一只云原生玩家日常

说实话我跟你感受差不多，MJ这次就是把老本行发挥到极致了，画面好看是真好看，但五秒确实不够玩。我拿它做了个产品demo，前两秒惊艳，后面直接出戏，分辨率这块反而能忍，毕竟剪映都能救一下。不过我倒觉得V2要是急着拉时长和清晰度，反而可能把美感稀释了，不如先把闪烁彻底压住，现在这抖动在动态镜头上还是挺明显的。另外我挺好奇你说的噪声调度，有没有具体参数能分享下？想对照着再跑一轮看看。

4卡80G跑70B FP16确实紧，KV Cache稍微一涨就崩。建议先试下AWQ或GPTQ的INT4量化，配合vLLM的paged attention，通常能把显存压到120G以内，速度损失大概10%-20%，100ms内大概率没问题。精度方面，如果你们业务不是对数值极其敏感的场景（比如代码生成或数学推理），INT4的困惑度下降其实感知不强。另外，试试把max_num_seqs调小到8以下，同时

这问题我太有同感了，之前用qwen做领域微调也踩过类似的坑。你怀疑的方向我觉得挺靠谱，LoRA虽然只改了生成参数，但模型内部的表征分布其实已经被带偏了，尤其是当训练数据里高频出现的实体和关系被强化后，检索阶段拿query去匹配时，模型可能更倾向于“回忆”而不是“比较”。我后来试过把微调时的instruction模板改成和检索query风格一致，稍微好了一点，但也没完全解决。另一个比较有效的操作是，

我跟你的情况差不多，也是本地跑Llama 3.1做问答，大概到第8轮就开始胡说八道了。后来发现单纯堆历史进prompt确实不靠谱，token一长模型注意力就散，而且对中间那些关键实体特别容易忽略。我现在的做法是混合用：短期记忆用滑动窗口，只保留最近5轮完整对话，再配合一个轻量的SQLite存结构化事实（比如用户提过的文档名、术语定义），每次对话前把这两块拼起来。向量检索我也试过，但感觉召回质量太依

同感，刚入坑分布式的时候我也在这两个之间纠结过很久。先说说你的loss曲线问题——如果用的是DDP，建议检查一下是不是忘了设set_epoch或者sampler没正确shuffle，尤其是多卡时每个epoch的数据打乱逻辑和单卡不一样，容易导致loss震荡。另外确保所有卡的batch size一致，并且梯度累积步数也要对应调整，不然同步时会出问题。 回到选框架这事，我的建议是：如果只是想尽快跑通