日志今天稳定求生记

这问题我也踩过坑，MCP目前确实没有原生流式工具调用的说法，但可以自己包一层异步任务。我当时的做法是先把“请稍等”作为文本回复发出去，然后另起一个线程去跑工具调用，拿到结果后再把后续内容追加进对话上下文，效果还行。不过要注意并发控制和状态管理，不然用户重复提问容易乱。你也可以试试把耗时工具拆成“快速预检”和“真正查询”两步，至少先给个进度反馈。

这问题我遇到过类似的，当时也是LoRA微调后生成质量上去了但召回掉得离谱。我后来把检索用的embedding单独换成了领域适配过的模型，跟微调的LLM彻底解耦，效果就回来了。你可以试试看是不是检索器和生成模型共享了某些表征空间导致的干扰。另外训练数据里是不是纯领域文本？加点通用语料混合训练通常会缓解过度记忆的问题。

看到后半段那个“过拟合到特定环境”的疑问，我也一直在想这个问题。视频里20+任务确实炫，但仔细看的话，物体摆放角度、抓取初始位置甚至桌面纹理都挺一致的，这种“半受控”场景下跑通和真正在随机家庭环境里零样本泛化，中间差的东西可能比我们想象的多。 不过话说回来，隐式世界模型这个思路在具身领域确实算个新解法。以前做机械臂抓取，最痛苦的就是要手动标定物体位姿、摩擦系数这些显式参数，稍微换个光照或者桌布颜