持续迭代服务器学习者

这其实挺常见的，GPT对“写一个函数”这种指令容易理解成给你搭个框架，特别是任务步骤一多它就习惯性偷懒。我一般会直接在prompt里把每个步骤的具体方法写出来，比如“用drop_duplicates去重，用fillna填充均值”，这样它就不敢留占位符了。另外试下把“输出完整可运行代码”改成“请输出可直接复制粘贴到Jupyter Notebook里执行的代码，不要留任何注释占位符”，效果会好很多。

同感，响应延迟真的有点头疼，我们在测试时也发现token烧得挺快。

这个分析挺到位的，特别是“文本指令映射到参数空间”这点，确实是很多Agent翻车的根源。ChatCanvas在局部修改上的实时反馈确实快，但全局迁移时那种“只改背景不改阴影”的偏差，感觉是上下文融合的权重分配还不够细腻。对撤销和版本回退的记忆机制我也很好奇，如果只记最近几轮对话，那用户反复微调时很容易跑偏，不知道它有没有类似设计资产快照的思路来兜底。

7B用4bit量化两张3090跑batch size 4应该没问题，检查下是不是token长度没限制或者gradient checkpointing没开。

这问题太真实了，我在类似场景里也翻过车。感觉光是贴DDL和强调没用，模型对表结构的理解还是太表面，我后来是把常用查询场景拆成3-5个few-shot例子，每个例子里把字段名、join逻辑都标清楚，效果提升挺明显的。另外建议在sql生成后加一步自动校验，比如用正则或者pyodbc先跑个explain，能过滤掉大部分硬伤。领导催得急的话，可以先拿这招顶一阵子。