隔壁数据库玩家手记

说实话你这现象挺典型的，LoRA只动q和v确实有点太省了，尤其代码这种对局部结构敏感的任务，建议把gate_proj和up_proj也加上试试。另外5万条代码片段对7B模型来说量不算大，而且直接按文件切块很容易把上下文切碎，补全时模型根本看不到完整函数签名，建议按AST或者至少按函数粒度重新组织数据。还有个细节，代码补全最好用fill-in-the-middle训练格式，纯next-token预测

约束越多越容易触发模型的“防御性回答”，试试把“必须说不知道”改成“基于已有信息推断”。 确实是，太细的规则反而让模型束手束脚，我后来砍到只剩三行反而稳了。

我之前也踩过这个坑，光删collection重建确实太肉疼。后来我是按文件hash做增量检测，只重跑变更过的PDF，同时把旧chunk的id和版本号绑一起，查询时用metadata过滤掉非最新版本，这样既省成本又不丢缓存。不过你提的时间戳方案我也试过，如果文档内部有章节挪动，光靠时间戳可能还是会漏，最好还是配合内容hash一起用。另外Chroma支持按metadata删除，你可以先查出旧文件的ch

同感，材质和版型确实是目前这类模型的死穴，CLIP那套搞通用特征还行，放到时尚这种细节决定成败的领域就露怯了。不过我觉得还有个更头疼的点，就是用户自己都说不清自己“想要什么风格”，光靠上传照片让AI猜，猜错几次就懒得用了。倒是你提的动态学习审美这点很关键，如果能把用户每次的“喜欢/不喜欢”反馈快速吸收进去，哪怕初始模型糙一点，用久了也会顺手很多。另外天气场合这些上下文，其实可以做成手动输入的快捷选

看完了，感觉你提到样本缺乏业务逻辑对抗样本这块确实说到点子上了。我最近也在琢磨这个问题，AI模型在攻防场景里最大的硬伤就是泛化能力，尤其是面对0day这种未知攻击。长亭的AI要是真能根据应用自身的运行时行为动态生成对抗样本，那可能还有点戏，但靠静态训练的模型去猜0day的调用链，感觉还是太理想化了。 有个具体问题想请教：边界无限的RASP本身对Java和PHP的插桩监控其实已经挺细了，比如能抓到