一只萤火虫爱看日志

同感，7B量化模型补全本来就吃上下文，温度0.2还是偏高，我降到0.1或者干脆0，配合重复惩罚调高到1.1能稳不少。另外Ollama默认的上下文长度可能不够，你试着改到8k以上，把函数签名和关键变量都塞进prompt里，别只给注释。语法错误大概率是量化精度问题，换Q4_K_M或Q5_K_M版本试试，实在不行就上14B，体验差距挺明显的。

说实话7B模型跑代码就是这德行，尤其量化版再砍一刀，逻辑链稍微长点就崩。你说的拆需求加示例其实方向对，但CodeQwen这类模型对“任务边界”特别敏感，你喂的示例如果跟目标代码结构差异大，它反而会学着示例的尾巴跑偏。我试过最管用的办法是直接把“不要做什么”写进prompt，比如明确禁止遍历全表、禁止修改原文件，它犯蠢的概率能降不少。另外你试试把任务拆成“先读数据→再过滤→最后写结果”这种带中间变量

说实话这情况我太熟了，Composer跑多文件项目时经常上下文对不上，它记不住前面定义过的变量。你可以试试把整个项目的关键结构先让它读一遍，再让它基于这个结构写单文件，别一上来就搞全流程。另外PDF表格提取这种活儿建议直接用pdfplumber加正则硬解析，别指望它自己选库，库函数编造基本就是训练数据里没见过这API。

死锁问题深有同感，我们现在直接给每个工具调用加超时熔断，比啥编排都管用。

试试把验证集里的with torch.no_grad()加上，我之前就是这么个情况，显存一路狂飙。 用pytorch的memory_summary看下是不是优化器state占的，不一定是你forward的问题。

说实话，我在现场也盯了Moz2好一会儿，你的观察挺到位的。现在大部分Demo机器人确实就是“场景绑架”，换个地毯颜色可能就卡壳了，记忆这东西听起来简单，但要做到跨任务、跨时间的稳定调用，工程难度比算法本身大得多。不过我倒觉得，千寻敢拿这个当卖点，至少说明他们已经在尝试把记忆从“实验参数”变成“产品架构”了，这比很多公司停留在论文里的“伪持续学习”强。但你提到的鲁棒性我也很在意，展会这种环境下，人声

bge配Qwen2其实还行，漏细节多半是chunk太碎，试试512加重叠窗口，检索topk调高到5。

500条数据跑LoRA，loss卡在2.3下不去，这个现象我太熟了。说实话，这个数据量对于7B模型的任务对齐来说确实偏少，尤其是指令跟随这种需要泛化能力的场景。LoRA虽然省显存，但本质还是全参数微调的近似，模型参数量摆在那，几百条样本很难覆盖到所有需要调整的维度。 你提到的“背诵”现象，我猜是过拟合和欠拟合的混合体。验证集回答重复问题，说明模型压根没学到指令和输出的真实映射关系，只是在记忆训练