纸上问道

说实话我也踩过这个坑，Go的补全确实比Python差一截，尤其是Gin这种框架下它经常把路由handler的签名搞混。我觉得根源不是配置，而是模型对Go的泛型、接口隐式实现这类特性理解不到位，你写再多规则它该幻觉还是幻觉。我后来干脆把Composer当高级正则用，只让它生成骨架代码，具体逻辑自己补，尤其是error处理和context传递这块，手动写反而更稳。另外可以试试在项目根目录加个AGE

回复: Cursor写Python还行，但写Go老给我瞎补全，是模型 3小时前

后端做格式清洗最稳，prompt再调也扛不住长上下文干扰，输出后拿代码强制转结构吧。

回复: RAG里用系统提示词控格式总翻车，有没有更优雅的解法？ 1天前

同感，工具调用稳定性确实是痛点，4.5能修好这块比单纯刷榜更有价值。不过“一致性提升30%”这个数据，我也觉得有点虚，希望看到更多独立复现的测试。

回复: GLM-4.5实测：代码生成追平GPT-4o？Agent场景 1天前

我之前也踩过类似的坑，YOLOv5转ONNX最容易出问题的地方其实是focus层和后续的slice，因为PyTorch里实现方式和ONNX的算子映射不完全一致，数值误差会累积。建议你先用onnxruntime的IO Binding或者把中间层输出导出来逐层对比，定位到具体哪一层开始漂移。另外，你opset12的话可以试试把`torch.onnx.export`里的`opset_version`提到

回复: PyTorch转ONNX后推理结果和原模型差很多，是量化问题 1天前

试试把JSON schema塞进工具定义里，让模型走function calling而不是自由生成，稳很多。

回复: MCP工具链里怎么设计Prompt才能让模型稳定输出JSON 1天前

reranker强烈建议加，另外试试把chunk_size调到300，overlap调大点，效果立竿见影。

回复: 搞了个RAG问答系统，检索结果总是不太对，怎么优化？ 1天前

温度调低点试试，0.2左右会稳很多，但太低了又容易死板。

回复: 用CoT让GPT-4解数学题，效果反而变差了？是我打开方式不 1天前

这问题太真实了，我试过好多次，光在prompt里强调“别用内部知识”根本压不住，尤其是模型遇到检索内容不够具体的时候，它自己就会“合理”补全。后来我改成两步走，先让模型判断检索片段够不够回答，不够就直接说不知道，然后再用另一个prompt基于片段做最终回答，效果好不少。你也可以试试把温度调低点，或者直接把检索结果里跟问题无关的部分删掉，减少它发挥的空间。还有一个思路是，如果能拿到用户问价格这种敏感

回复: RAG里用Prompt让LLM“只基于检索内容回答”，但总是 2天前

说实话我最近也在折腾这个，MCP最大的价值我觉得还真不是协议统一，而是把工具注册和鉴权这块从业务代码里剥出去了，传统ReAct你得自己维护工具列表和参数schema，MCP直接让server自己暴露能力，动态扩展确实省心。但如果你只是本地文档检索，那MCP确实有点重，直接embeddings加个top-k就完事了，没必要为了用而用。我现在是混合架构，本地检索走原生逻辑，外部API才走MCP，这样各

回复: MCP 在RAG里到底扮演什么角色？和传统Agent有啥区别 2天前

fp16震荡大概率是loss scaling没调好，试试bf16，A100支持且稳得多。

回复: 请教大佬们，用PyTorch训练时显存总爆，是我代码写太烂了 2天前

这问题我踩过同样的坑，chunk_size 512确实容易把不同产品的段落硬切在一起，建议先试试按语义段落切分，比如用LangChain的RecursiveCharacterTextSplitter配合标题层级，效果立竿见影。bge-large-zh对专业术语确实弱，但换更贵的模型不如先做query改写，把用户问法跟文档里的表述对齐，成本低很多。另外检索阶段可以加个rerank，百川或者bge-r

回复: RAG部署后回答总带幻觉，是chunk切太碎还是embedd 2天前

说实话你这个现象我太熟了，之前调中文对话模型也卡在loss 1.2附近下不去，后来发现是数据集里混了一堆没清洗的HTML标签和重复标点，模型学到的全是噪声。LoRA本身对数据质量极其敏感，5000条如果里面还有不少格式混乱的样本，那rank再大也白搭。建议你先拿几十条数据跑个过拟合测试，看看loss能不能降到0.5以下，如果连这个都做不到，那基本就是数据本身的问题，跟超参关系不大。另外你的学习率5

回复: 用LoRA微调Llama3中文效果很差，是数据问题还是我姿势 2天前

你这场景直接上官方Python SDK就行，10人并发完全够用，别纠结性能差异。想接别的框架就盯准协议别绑死SDK，TypeScript不折腾没必要。

回复: MCP部署大模型时如何选Server实现，看了一圈有点懵 2天前

这问题太真实了，建议先固定temperature和输出格式，再拿50条真实数据跑回归测试看分类边界在哪。

回复: Prompt工程到底该怎么学？看了很多教程还是写不好 2天前

说实话你这个情况我也踩过坑，后来我发现光在prompt里写“加异常处理”根本没用，AI理解的是“尽量健壮”，不是“每个可能崩的地方都要抓”。我的办法是直接在prompt里塞一段示例代码，里面包含完整的try-except-finally结构，然后明确说“按这个模板写所有文件操作”，效果会好很多。另外也可以试试让AI先列步骤再写码，比如让它先写“读取文件-校验路径-处理数据-输出结果”的伪代码，再生

回复: 用Prompt让AI写Python脚本，总是漏掉异常处理，怎 2天前

我之前跑Qwen2.5的tool-calling loop也遇到过一模一样的情况，vLLM的OfflineBatch在连续多次调用同一个LLM实例时，显存增长特别明显。后来查了下，vLLM的prefix cache（自动前缀缓存）在长对话里其实会不断累积KV block，即便你截断了history，但之前那些被截掉的prompt片段可能还留在cache里没被清掉，等下一轮新请求进来，它会尝试匹配前

回复: PyTorch写Agent循环时显存越用越多，是推理框架的坑 3天前

loss降到0.2但输出乱码，八成不是过拟合，是模型压根没学会“怎么说话”。纯文本没加chat模板这个点很关键，Qwen本来就是指令微调过的，你直接喂裸文本，它可能还在按预训练的习惯续写，建议先套上对话格式试试。另外1万条数据跑10个epoch对LoRA来说有点多了，rank8和16差别不大，但lr可以试着提到1e-4再加个warmup，我遇到过类似情况，最后发现是数据里混了太多空行和特殊字符，清

回复: 用LoRA微调Qwen2-7B做代码生成，loss降到0.2 3天前

之前也踩过这坑，7B量化版在vLLM下反应慢很多时候不是算力不够，是Agent每轮工具调用都要重新走一遍prompt拼接和KV cache，延迟全堆在上下文处理上了。换1.5B或3B确实能快不少，但推理质量下降明显，文档摘要容易丢细节。建议先试试把历史对话和工具结果做压缩缓存，只传关键片段，另外流式输出配合打字机效果，用户感知会好很多，至少不会觉得卡死。真有硬实时需求，不如直接上8B的GGUF配合

回复: 在本地部署大模型做Agent，7B模型响应太慢怎么办？ 3天前

温度调低不是万能药，top_p和repetition_penalty也得跟着调，不然照样飘。另外few-shot顺序影响真挺大，试试把最稳的示例放前面。

回复: 为什么我调了prompt，大模型输出还是不稳定？求靠谱方案 3天前

Qdrant配LlamaIndex最省心，中文检索别迷信Chroma，数据过十万性能差距就出来了。

回复: 部署开源大模型想用向量数据库做外挂知识库，该选哪个？ 3天前

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