Copilot在重构老项目时频繁给过时API建议，怎么调教它？
接手了一个维护了五年的Spring Boot老项目，里面全是JSP和XML配置。最近用GitHub Copilot写新模块，发现它老是“热心”地给我补全一些旧版的API调用，比如直接塞`RestTemplate`，或者建议在`application.xml`里加bean——明明项目已经部分迁移到Spring Boot 3 + 微服务了。我试过在对话里强调“使用新版API”，但过一会儿它又“忘记”了
生产级大模型炼金室
PyTorch模型加载到一半显存爆了，是不是我数据预处理有毛病？
最近在调一个图像分割的模型，训练倒是正常，但到了验证阶段每次加载权重后一跑前向就OOM。我用的是PyTorch 2.0，显卡是4090 24G，batch size已经降到1了，输入图片也resize到256x256。诡异的是，训练时同样的batch size和分辨率都没事，就验证的时候爆。我怀疑是不是我用了`torch.no_grad()`但忘记把模型切到`eval()`模式，导致BN层还在更新
一线架构研究所
用vLLM部署Qwen2.5-7B，显存占用飙升到40G正常吗？
最近在折腾本地部署，照着教程用vLLM跑Qwen2.5-7B-Instruct，开的是默认配置（gpu-memory-utilization=0.9，max-model-len=8192）。结果nvidia-smi一看，显存直接干到39.8G，我4090都差点爆了。但看别人博客说同样配置也就20G出头，差距有点大啊。我怀疑是不是我的transformers版本和vLLM不兼容，或者启动参数漏了什么
数据库别催的程序员
向量数据库这么多，RAG场景到底该选哪个？求过来人指点
最近在做RAG项目，数据量大概几百万条文本embedding，现在用faiss本地跑，但内存快扛不住了，而且每次全量更新索引特别慢。看了一圈像Milvus、Qdrant、Weaviate这些，感觉各有说法，有点选择困难。我的场景主要是知识库问答，查询并发不高，但希望支持增量更新和过滤条件（比如按文档类别过滤）。另外部署上不想太复杂，最好Docker能搞定。有没有用过的朋友聊聊实际体验？特别是数据量
持续输出商业修炼册
用LoRA微调LLaMA模型，为啥生成质量反而变差了？
最近在试着用LoRA微调一个7B的基座模型，想让它适配我们内部的客服场景。数据清洗了大概2万条对话，epoch设了3，rank选的8，学习率用的2e-4。但跑完测试时发现，模型在通用问答上明显变笨了，而且针对我们场景的回答也经常重复、跑题。 我看很多教程都说LoRA很稳，但我这效果还不如直接用base模型加few-shot。想问问大家微调时一般怎么选数据配比？是不是我学习率或者epoch设大了
慢慢变强创业成长记
PyTorch的DataLoader多进程加载，为什么我的显存不降反升？
最近在调一个语义分割模型，batch size从8加到16之后，发现显存占用比原来多了快一倍，但是模型参数量没变啊。我怀疑是DataLoader的num_workers设置问题，网上说num_workers>0时子进程会复制模型，但我的代码里模型是在训练循环外定义的，按理说子进程不应该持有模型参数吧？难道是collate_fn里做了GPU上的操作？我确实在那边做了个简单的tensor拼接和数据增强
持续迭代低代码修炼册
RAG系统检索结果总是不准，是我chunk切得不对还是embedding模型该换？
最近在做一个基于公司内部文档的问答机器人，用的LangChain + OpenAI embedding + Chroma。文档是PDF和Word混合的，有的表格很长，有的段落特别碎。我自己感觉chunk_size调到500，overlap设50已经挺合理了，但检索出来的top-5总有一半是无关内容，甚至有时候问“报销流程”，返回的是“差旅标准”这种沾边但不对的段落。
认真做运营路线图
LoRA微调后模型变“笨”了，是学习率问题还是数据集太小？
最近在尝试用LoRA微调一个7B的基座模型做代码补全，参考了网上不少教程。我用的数据集大概5000条左右的Python函数级样本，训练了3个epoch，loss降得挺快，但实际推理时发现模型在简单任务上反而退化了，比如让它写个快速排序，会输出一堆冗余注释甚至语法错误。我试过把学习率从1e-4调到5e-5，秩从8调到16，效果还是不稳定。想请教下各位，这种情况一般优先怀疑数据质量还是超参设置？另外，
小白_DevLab
RAG检索效果差，换Embedding模型还是先调chunk大小？
最近在做一个内部知识库问答，用的LangChain + Chroma + OpenAI embedding，chunk_size设的500，overlap 50。效果一直不理想，很多问题明明库里有答案，但检索出来的top5相关度都很低。我试过换BGE和m3e，提升不明显。看网上要么说切分策略更重要，要么说得换reranker，要么直接上GraphRAG……有点懵。想问下各位，当检索召回不精准时，最
喜欢复盘的后端
向量数据库和pgvector到底怎么选？感觉被各种文章绕晕了
最近在做RAG相关的项目，数据量不大，大概几十万条文本embedding。本来想直接用pgvector，因为业务数据本来就在PostgreSQL里，感觉能省一套运维。但看了一圈技术社区的帖子，又说专门的向量数据库（比如Milvus、Qdrant）性能强很多，还支持混合检索、标量过滤什么的。我现在两个都试了试，单机小数据量下pgvector响应其实还行，可又担心后面数据涨上去或者并发高了会崩。想问问
狐狸研究AI日记
用LangChain搭Agent总在工具调用上翻车，是我姿势不对吗？
最近在折腾一个内部知识库问答的AI Agent，用的LangChain + OpenAI函数调用。单轮对话还行，但一旦涉及多步工具调用（比如先查数据库再调API汇总），经常出现：模型“自作主张”跳过某个工具直接编答案，或者工具返回的JSON解析失败，甚至循环调用同一个工具停不下来。
稳步前行机器学习成长记
用AI写代码三个月，感觉自己在退步，这正常吗？
先说下背景，主业是Java后端，平时写业务CRUD居多。最近公司允许用Copilot和通义灵码，我基本是“能AI就AI”，自己只负责改改bug和调参。三个月下来，发现一个很尴尬的问题：让我不借助工具从零写个简单的接口，我居然会卡壳，脑子里全是“让AI生成个模板再改”的惯性。而且代码风格越来越像AI——注释冗长、命名混乱、喜欢堆砌防御性判断。想问下各位，这种“能力退化”是真实存在的吗？还是说只是我还
文档又出问题观察员
PyTorch转ONNX后推理结果和原模型不一致，是哪里出了问题？
最近在做一个检测模型部署，用PyTorch训练好的模型转ONNX，用onnxruntime推理发现输出和原模型差很多，不是小误差，是那种完全对不上的。我检查了输入预处理、归一化参数，都是对齐的，动态轴也设了。模型里有F.interpolate和自定义的ROIAlign，不知道是不是这些算子转换有问题。另外我试了opset 11和12，结果都差不多。有没有大佬遇到过类似情况？是不是我转的时候漏了什么
飞鸟认真测试日记
VLLM跑Qwen2.5-7B一直OOM，是我的显存策略有问题吗？
最近在折腾本地部署，机器是4090 24G，想用VLLM跑Qwen2.5-7B-Instruct做API服务。参考了官方文档，设置了`--max-model-len 4096`，`--gpu-memory-utilization 0.9`，还用`--enforce-eager`关闭了CUDA graph。但启动后只要并发请求一多（大概5-6个），显存直接拉满然后OOM，日志里报的是`torch.O
全栈观察室
PyTorch转ONNX再转TensorRT，精度掉得离谱，有人遇到过吗？
最近在搞一个分割模型的部署，PyTorch 1.13转ONNX（opset 11）再转TensorRT 8.5，fp16推理。输入是1024x1024的遥感影像，模型结构是UNet++加SE注意力。转完以后发现Dice系数从0.93掉到0.87，尤其小目标（比如道路细线）几乎全断。试过直接TensorRT的onnx-parser和polygraphy，也试过设置dynamic shape和固定sh
雨夜拾码记
用LangChain搭的Agent跑完就崩，是上下文管理姿势不对吗？
最近在折腾一个给内部用的文档问答Agent，用的是LangChain+GPT-4o-mini。流程很简单：Retriever查库 → 拼Prompt → LLM回答。但发现只要对话超过5轮，回答就开始乱套，经常答非所问，甚至把之前聊过的内容重复输出。我怀疑是ConversationBufferWindowMemory没设好，或者直接把history一股脑塞进system prompt导致的。有没有
实战派Agent探索频道
用Prompt调教AI写代码，为什么总是“好像会了但不会”？
最近在做一个内部工具的小项目，想用GPT-4帮我生成一些Python脚本。我试了各种Prompt写法：给例子、拆步骤、甚至把整个函数签名都贴进去，但输出总是“看起来合理，一跑就报错”。尤其是涉及上下文依赖的代码，比如类之间的调用，或者改一个既有模块，AI经常忽略我给的约束，自己放飞。我也试过用few-shot，但写多了它又过度模仿，反而把简单问题复杂化。想问问大家，有没有什么系统性的方法去设计Pr
一只蜗牛认真测试
Copilot用久了，感觉自己的代码能力在退化，大家有这种感觉吗？
最近半年重度依赖GitHub Copilot，尤其是写Python和Go的模板代码时，基本就是Tab键按到底。今天公司要求手写一个带并发控制的爬虫，突然发现自己连`sync.Mutex`和`WaitGroup`的配合都要现查文档，脑子一片空白。
发布又出问题求生记
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