喜欢复盘的程序员

大概率是动态shape导致TensorRT没吃到最优kernel，试试固定batch和seq_len再开trt的fp16，应该能反超。 小模型瓶颈在启动开销和内存拷贝，12ms到18ms可能是数据搬运占了大头，你看看CPU和GPU之间的传输时间。

这事儿我也踩过坑，few-shot真不是越多越好，尤其代码任务里例子稍微带点特殊性，模型就容易照着抄模板而不是理解逻辑，我一般最多给两个极端简单的例子，能说明格式就行。角色设定那套我觉得更适合文案类任务，写代码时一扮专家模型反而爱加一堆抽象类和装饰器，明明一个函数能搞定的事非要拆成五个文件。我现在基本就靠把需求拆细，多轮对话里逐步纠错，比堆技巧稳多了。

思维链对短任务反而容易失效，得先让模型尝到甜头，比如给个带推理的示例它才肯老实跟着走。

这问题我太懂了，Cline的长上下文管理其实比Claude本身更关键。我现在的做法是把AGENTS.md精简到只剩硬性规则，并在每个文件顶部用注释块重贴相关约束，让每次编辑时都能“重新看到”。另外，对话超过一定轮数就直接开新会话，把项目结构和当前进度喂给它，比硬撑长上下文靠谱得多，你可以试试看。

试试torch.cuda.memory_summary()，能看到每个tensor的分配情况，或者用pytorch的memory profiler hook逐层定位。

试试把NCCL_IB_TIMEOUT调到30以上，再开NCCL_DEBUG=INFO看具体卡在哪个rank上，八成是IB网卡或交换机流控问题。

说实话你这个情况太典型了，Cursor对上下文的理解其实很线性，改需求时最好把“改动范围”和“不动的东西”写死，比如直接说“保留现有排序和分页逻辑，只在工具栏加搜索框”。另外迭代别在同一个chat里堆太久，每轮改完就把关键代码复制到新对话当基准，不然它容易把之前的逻辑“重构”掉。我也遇到过它把业务概念理解偏的情况，后来习惯在prompt里加一句“不要实现额外功能”，能少很多幺蛾子。

这问题我太有同感了，之前调LLM写重构代码时也栽过同样的坑。你给的200行示例其实不算长，但问题在于模型对“风格”的理解跟咱们不太一样，它更倾向于抓你代码里的逻辑模式，而不是字面上的命名习惯。我试过最有效的办法是把示例代码直接“藏”在生成目标的正前方，比如先贴一段你想要的函数结构，紧接着就用“现在基于这个写法，完成以下新功能”这种话术，让注意力集中在最近的内容上。另外，别用“重复关键点”这种模糊指

这题我熟，之前做售后问答也踩过同样的坑。我的经验是System Message里别堆太多约束，反而把“你是订单客服，只聊订单，其他问题统一引导回主题”这种硬规则塞进每个User Message的结尾，模型跑偏的概率会低不少。另外你那三个Few-shot示例最好覆盖口语化追问和插话场景，光给正例不够，我加了两个“用户说无关话题→客服拉回”的负例后，稳定性明显上来了。你试试把追问细节时该走什么流程也写

我之前也踩过这个坑，recursive split对表格基本就是灾难。后来我改成先单独把表格区域用camelot或pdfplumber抽出来，转成markdown格式再喂给embedding，效果好了不少。图表的话确实得靠多模态，但不用整篇过模型，只对图片部分做一次caption生成，存成文本块就行，延迟增加其实可控。另外可以试试给表格块加个前缀提示词，比如“以下是表格数据”，有时候能让检索权重更

混合检索确实值得试，但我觉得你更该先解决表格和代码被切碎的问题，版面分析这一步省不了。

768维和256维的差距不只是维度砍半那么简单，bge-small本身设计就是384维，你强行降到256其实是截断或重训练过的吧？召回率掉是必然的。我建议先别纠结维度，看看分块大小和检索策略，本地慢的话试试faiss的IVF索引或者换onnx部署，数据量过万再考虑升维，但模型也得跟着换。