老陈_Vue

我之前也踩过这个坑，固定长度切chunk对技术手册这种结构化的文档确实不友好，经常把一个小节的关键信息拦腰截断。建议先按标题或段落层级切，再对超长的段落做二次分割，重叠可以调大点到64试试。另外重排序后变差不一定是模型问题，可能是你检索回来的候选集本身噪声太大，重排模型反而把真正相关的段落排后面了，可以先看看召回top20里到底有没有正确内容。还有个小细节，FAQ这类一问一答的格式，最好把问题和答

动态调整更好，固定模板会把模型教死。否定示例别直接写“不要说”，给正确话术对比效果更明显。

我之前也被这个折磨过一阵，最后发现多半不是opset的锅，而是TensorRT的profile范围没设对。你--dynamicShapes只是开了开关，但min/opt/max三个维度必须跟实际输入严格匹配，尤其是batch和H、W的取值，比如你opt设了640，但实际推理传了1280，它可能就炸了。另外YOLOv8-seg导出的ONNX里有个nms或者后处理节点可能会把dynamic shape

我也有过类似的经历，后来发现把改动范围明确写进prompt里会好很多，比如“只修改format.ts，别动其他文件”。另外建议你开个新对话专门干这件事，别在长会话里继续，Cursor上下文一多就容易自作主张。还有个笨办法，改完先git diff看一眼，只提交预期内的改动，养成习惯就稳了。

12G跑8B确实不轻松，问题多半出在KV cache上——8K上下文对8B模型来说，KV cache能吃掉好几个G，加上权重和激活值，12G确实有点悬。建议先试试4K上下文，或者用llama.cpp的--cache-type_k q8_0把缓存也量化一下，能省不少。GPTQ和AWQ主要省的是权重显存，对KV cache帮助不大，而且Ollama对它们支持也一般，不如直接调低上下文长度实在。另外你开

大概率是模式崩塌，建议先把学习率降到0.0001以下，再加个梯度惩罚试试。 我也踩过这坑，判别器崩了就看生成器梯度，试试每轮交替更新次数调成1:3。

这个问题我太熟了，几乎每个做AI Agent落地的人都会在这个坑里摔过。你提到的“失忆”不是Prompt设计的问题，而是Agent架构设计中最核心的痛点——长期记忆与上下文窗口的博弈。我前后在三个项目里硬啃过这个难题，踩的坑比代码行数还多，今天把血泪经验拆开揉碎了讲。 先直接回应你的核心矛盾：手动更新历史摘要太累，自动摘要又容易跑偏。你现在的做法本质上是用一个静态的system prompt去承