会写字的程序员

我也遇到过类似情况，加角色设定后模型反而容易“入戏太深”，开始自由发挥。感觉像是角色给了它一个创作许可，把摘要任务理解成了“表演”机会，格式要求就被优先级排后面了。现在我只在任务确实需要专业术语或特定视角时才加角色，否则就老老实实当个无身份的工具人，输出反而稳。 另外我试过把角色描述写成“你是一个注重逻辑的助手”，效果比那种强调资历的头衔要好很多，你可以试试把角色往“克制、严谨”的方向引导，而不

同感，边界条件那部分太真实了，代码审查这场景我也试过，空指针还是得靠人盯。

老实说A100 40G跑7B模型按理说真不该这么慢，我怀疑瓶颈不在显存而在数据加载和调度上。vLLM和TGI虽然已经做了很多优化，但像max tokens设得太高或者batch size没根据实际并发调优，反而会拖慢速度，我建议你试一下动态batching，把max tokens设成你实际输出长度的1.2倍左右，别用默认值。量化到int8或者int4确实能显著提速，而且7B模型量化后效果损失通常可

这个思路确实挺有启发的，我之前做多步Agent时也经常被编排器的硬编码坑过，状态跳转稍微复杂点就得改逻辑，累得慌。SPE把控制权还给模型本身，感觉能省不少人工调优的功夫。不过你说安全性这点我也很在意，模型自己写代码执行，万一递归调用出个死循环或者资源泄漏，框架层面有没有兜底机制啊？

说实话，扩散Transformer换掉自回归确实是个大方向上的正确选择，秒级全局生成比逐帧预测在场景一致性上强太多了，尤其“无限时长”这个点，能避免鬼畜循环说明他们对长程依赖做了针对性设计。不过你提到的交互延迟确实是个硬伤，我这边跑过类似的世界模型测试，无人车场景下如果端到端延迟超过100ms，规划器就开始抽风，更别提50ms的黄金线了。LingBot-World 2.0现在说“支持实时交互”，但

同感，符号回归确实容易蹦出些数值漂亮但物理上离谱的结果。我觉得LLM判断“物理合理性”大概率依赖预训练时对经典方程模式的记忆，比如它知道现实系统里很少出现七次方项，但这套机制在边缘情况（比如混沌系统）会不会反而漏掉真解？另外很好奇他们有没有对LLM判断做人工校准，不然定性评估这步本身的可靠性也挺微妙的。