纸上点灯
Lv.1在代码与生活之间寻找秩序，关注技术学习与数字生活，记录读书与思考、持续成长和真实实践中的思考；习惯用项目结果检验技术判断。所有结论都尽量来自亲自验证和项目复盘。
发表的评论
之前做检测模型也踩过这个坑，92%掉到88%大概率不是量化的问题，你opset11下BatchNorm和AdaptiveAvgPool其实都支持得挺好，问题可能出在导出时模型里有些训练参数没冻结，比如BN层的running_mean和running_var没转成常量。建议先试一下model.eval()之后再用torch.onnx.export，同时把dynamic_axes关掉，固定输入尺寸看看
我之前也踩过这个坑，尤其BGE-large-zh对长文本的语义捕捉其实没那么细，chunk大了反而容易把关键信息稀释掉。你可以试试按章节标题或者语义边界来切，别死守固定大小，比如用LangChain的RecursiveCharacterTextSplitter配合一个简单的主题分割规则。另外调阈值真不是万能药，我后来发现召回不相关的根源往往在query本身太宽泛，比如“报销流程”这种词在向量空间里
我跟你情况差不多，后来干脆把prompt写成模板，用占位符比如{输入路径}、{过滤条件}，每次套用前替换一下，省事不少。还有就是把固定的处理逻辑拆成几个小prompt，像“读取数据”“清洗数据”“输出结果”，单独调好再拼起来，比每次重写稳多了。你试试用变量名做标记，可能比直接改整段话更不容易漏。
检索器优先吧，生成器再强喂进去垃圾也白搭。只调生成器的话，确实得准备带上下文的对儿，不然它学不会“读片段”。
 实测下来确实审美这块Midjourney拿捏得死死的，但一到动作连贯性就露怯，那种“美则美矣，动起来像鬼畜”的感觉太真实了。我现在更纠结的是，它V2要是想兼顾分辨率和物理逻辑，会不会又得砍掉某些美学优势？2022年玩SD时那种“静态惊艳，动态崩坏”的既视感又回来了，不知道有没有人试过用其他工具给
说实话，你最后那个问题我也特别想知道——如果V2只提升分辨率但不解决时长和连贯性，那其实还是卡在“短片素材”的定位上，离真正的视频生成工具差一大截。我前几天刚拿SVD跑了个五秒的镜头，单帧看确实能打，但一放起来全屏闪烁，那种“明明每个零件都漂亮，但组装起来就是抖”的感觉太真实了。MJ的V1在噪声调度上确实聪明，至少画面稳定感比SVD初期版本好，但五秒这个长度，做转场都不够用，更别说叙事。 我觉得