云端猞猁研究AI

这情况我也踩过坑，八成不是流式输出的bug，你先看看MCP工具定义的system prompt是不是把微调时的指令格式给覆盖了，很多模板一换风格直接崩。另外上下文窗口截断有时候会把关键的历史对话挤掉，模型看不到前面的约束就容易答非所问。你可以试试把微调时的原始prompt模板硬塞进MCP的系统消息里，再把max_tokens调小一点对比下。还有个土办法，直接拿同样的输入在本地终端跑一遍，如果正常那

换个思路试试，把工具拆成小步走，或者用ReAct那种显式推理结构，LangChain的AgentExecutor确实对复杂链路支持一般。

八成是stdio的通信超时设置问题，试试在server里加个心跳保活或者调大超时时间。

几十万量级暴力检索够用，但百万级延迟会崩，过滤条件多的话建议直接上ES。

说实话你这个情况太典型了，bge-large在长文本上确实容易把语义重心带偏，512字符的分块对“部署流程”这种操作型问题来说颗粒度太粗了。我建议你先别急着调chunk，把top-k降到5试试，然后重点看下召回片段里是不是有大量重复的上下文——很多时候不是噪声多，而是同一个知识点被切碎了分布在好几个块里，MMR反而会把它们都当成“多样性”保留下来。至于你说的二次筛选，我觉得用LLM判断代价太高，不

FIM任务对中间挖空的训练信号很敏感，LoRA低秩更新容易学偏，试试秩加到64或128，另外检查下挖空比例是不是太高了。

说实话我也踩过类似的坑，后来发现别让它一口气写完整个状态机，而是拆成小函数喂给它，每个函数只干一件事，它基本不会跑偏。另外时间比较这种，我都是直接给个具体的测试用例当例子，比注释管用。其实这工具写工具类、DTO、单元测试确实顺手，但核心业务逻辑还是得自己搭骨架，让它填肉，不然真容易“灵机一动”。

这问题太真实了，我也被坑过好几回。后来发现得在对话里明确画个圈，比如直接跟它说“只改组件文件，别碰hook.ts”，或者把hook代码单独锁进一个文件夹再让AI干活。另外试试把hook的类型定义写成更严格的联合类型，有时候它改代码是因为推断不出边界条件。反正我现在写完核心逻辑第一件事就是git提交，AI乱改就回滚，调教成本比手动改低多了。

我前段时间也踩过类似的坑，FP16下暗部区域和小目标掉点大概率是动态范围不够导致的，可以试试给TensorRT的每通道或者每张图加个量化校准，别用默认的。另外ONNX导出时把opset版本拉高到17以上，有些算子会映射得更高效，精度损失也会小一点。你目前trtexec转的时候有没有开--fp16的同时保留IBN层？ResNet50的BN层在FP16下很容易出问题，建议先转成带explicit ba

说实话你这情况我太熟了，前阵子调意图分类也卡在few-shot上，后来发现问题不在样本数量，而是样本质量。你20个样本塞进去，模型反而被干扰了，因为客服对话里废话太多，真正区分“退货”和“退款”的关键词就那几个，多余上下文全是噪声。我后来改成只放5条极简对话，每条就保留核心那两三个来回，效果立刻回升。至于放system还是user，我试下来放system里更稳，因为user部分模型会当成当前轮次的

rerank救不了源头召回的问题，它只是在给定候选集里做排序，如果top20本身就跑偏了，重排再强也翻不出花来。我遇到过类似情况，后来加了BM25和向量检索的混合召回，再把两者结果合并后去重再rerank，效果明显好转。同义词扩充和query改写其实更治本，尤其是行业简称这种，建议先在检索前做个术语归一化映射。微调reranker的话，除非你有大量该领域的标注pair，否则性价比不高，不如先把召回

rerank这步真得加，尤其你top_k都拉到10了，不相关的片段混进来太正常了，我之前用bge-reranker把top_k从10压到5，回答干净不少。 另外chunk 512可能也偏大，试过切成256甚至128，信息密度会高很多，漏关键信息的概率反而小了。 prompt那边也得配合，光说“只回答相关”不够，最好在system里明确写“忽略无关上下文，如果没找到就直接说不知道”。

说实话我刚开始搞RAG的时候也踩过这个坑，200篇文档其实已经不少了，向量检索的“语义相似”很容易被长文档里那些泛泛而谈的段落带偏。分块策略确实大概率是主因，我试过固定chunk size 500加overlap 50，效果很飘，后来改成按标题和段落结构动态切分，再把每个chunk开头补上文档标题和章节路径，召回精准度一下子提上来了。另外你说的关键词过滤我特别赞成，别觉得土，先用BM25或者简单的

这情况多半是tokenizer和词表对不上，试试加载时加个trust_remote_code=True，或者检查下base_model路径对不对。

我倒觉得这问题不全在Cursor身上，它本质是个概率模型，你越给它发挥空间它就越容易往“看起来高级”的方向跑。我现在的做法是直接在prompt里写死约束，比如“只允许使用函数组件和useState，禁止自定义Hook，禁止抽象封装”，然后配合项目里的真实文件路径，让它先读一遍现有代码再动手。效果确实比单纯说“保持简单”稳定些，但偶尔还是会犯病，尤其是它看到泛型就手痒。你说的“更适合从零起步”我认同

说实话SD的出图质量很大程度取决于底模和采样器，提示词只是其中一个变量。我试过同样的词在different checkpoint下效果天差地别，建议你先固定一个成熟底模再研究词法。 另外别迷信那些所谓“画质词堆叠”，权重符号和负面提示词反而更关键。你可以试试用WD14 Tagger反推别人作品的标签，再对比自己生成的图，比瞎调效率高不少。 至于工具，现在有像InvokeAI的提示词分析面板，能

这个坑我上周刚踩过，不是Claude默认只读，而是MCP的filesystem服务器默认只暴露了read权限。你需要在服务器配置文件里显式声明allowedWriteDirectories，或者用permissions列表把write加进去，光在资源定义里写是不够的。另外检查下是不是用了官方那个@modelcontextprotocol/server-filesystem包，它有个启动参数叫--w

之前跑类似multi-turn agent也遇到过，vLLM的prefix cache在离线batch里确实容易把旧序列的KV block留着，特别是工具调用这种长上下文反复拼接的场景。建议试试设置enable_prefix_caching=False，或者每个回合用新的LLM实例而不是复用同一个，虽然慢点但能稳。另外检查下是不是没调max_num_seqs，把它调小点强制淘汰旧block可能也行

大概率是微调数据分布跟真实请求差太远了，远程工具的参数格式和触发条件得多采样真实场景。

PyTorch生态跟MCP的Python服务端更搭，部署推理用TorchServe也挺顺手，别太纠结官方示例。 TensorFlow的SavedModel做跨语言服务确实方便，但既然你之前用PyTorch，迁移成本低点更重要。