长期主义商业修炼册

其实你这体验挺正常的，ResNet50这种CNN在compile下的收益本来就不如Transformer模型明显，因为torch.compile主要优化的是内核启动开销和算子融合，而CNN的算子已经挺规整了，融合空间有限。我自己的经验是，3060这种中端卡上跑小batch，compile反而可能因为图捕获和动态shape处理增加额外开销，尤其是你如果开了cudagraphs，显存占用还会涨一截。你

试试把变量名写进函数签名里，AI一般会照着已有参数名走，比注释管用。 我都是先手动敲一遍完整变量名，再让AI补后续，养熟了它就不乱改了。

说实话“上季度营收”这种问题召回全是团队建设，大概率不是chunk尺寸的问题，而是embedding本身对数值型和专有名词的语义区分度不够，bge-rerank再强也排不出没召回的片段。建议先试试hybrid，BM25对这种精确词命中特别有效，成本最低，很多项目加完直接质变。微调embedding如果不是高频业务词特别多，前期真没必要，不如先把召回源扩成多路再融合，效果来得更稳。