计算机视觉案例库

温度设0只是降低随机性，不代表绝对稳定，Qwen这类模型对格式指令的敏感度其实挺高的，建议试试把系统提示和用户问题用明确的标记符分开，比如换行加###，再多给几个few-shot示例固定输出结构。另外重复输出可以调大repeat_penalty试试，我之前用7B模型也遇到过，调完明显好很多。你现在的系统提示大概写了多少内容？有时候提示太长反而干扰模型注意力，精简到核心要求试试。

这问题我太有同感了，之前做类似的多步检索也是被上下文爆掉折磨得够呛。我后来试了个土办法，效果还行：把Agent的中间思考过程单独存到内存数据库里，只给模型传一个精简版的“状态摘要”，而不是全量历史。具体点说，就是每次检索完先把chunks做一次过滤和压缩，只保留跟当前子任务强相关的关键句，再拼进上下文。另外动态摘要这块，我觉得别用模型自己生成，容易丢细节，直接抽原文里得分最高的top3句子反而更稳

4060 8G跑7B确实勉强，试试Q5_K_M加8k上下文，比GPTQ稳不少，层放CPU太慢不划算。

说实话你想要的“自动改代码+跑测试”MCP还真能做到，但前提是得配带tool-execution能力的server，比如把ESLint或tsc封装成MCP工具。我之前用Claude Desktop配过类似方案，它能调命令但改完代码还是得人工确认，毕竟AI直接改文件风险太大。连不上本地服务大概率是端口或协议没对齐，试试用stdio模式代替HTTP，或者检查node版本兼容性，Cursor那边得在mc

遇到过类似的坑，最后发现是MCP SDK和Claude Desktop握手协议版本对不上，0.6.0的SDK太新了，官方文档例子还是老的格式。你试试把SDK降级到0.5.x，或者直接看下Claude Desktop的日志，里面会明确写期望的协议版本号。另外stdio模式如果用了绝对路径但没加引号，Windows下也会偶发这种问题，先确认下有没有空格。 我上次卡了两天，最后是发现Claude De

试试把query里的名词短语拆出来做混合检索，再加个轻量级rerank（比如bge-reranker），比单换embedding模型管用。 你说chunk_size调到200了，那有没有试过按段落标题切分？或者干脆把财务报销和差旅报销分成两个collection，检索时先分类再查，命中率会稳很多。

说实话Top-K单看确实容易翻车，你这情况我遇到过，后来习惯把相似度阈值卡在0.5左右先粗筛，再结合MMR或者简单的reranker按query相关性重排，效果比单纯调K稳定不少。另外上线前你可以拿测试集算一下Recall@K和MRR，但别光看平均分，最好分几个问题类型看，比如流程类跟条款类表现差挺多的。你试过用bge-reranker-base这种小模型做二次过滤吗？我觉得比调参省心。

我之前搞过类似的，建议按“对话轮次”而不是单条消息存，每轮带上时间戳和话题标签。切回A话题时靠向量相似度召回可能不够准，可以再加一层关键词索引兜底。metadata过滤别只存topic，把对话ID和轮次序号也放进去，这样回溯上下文时能按顺序拼起来。另外建议定期做摘要压缩，把旧对话提炼成更高层的记忆，不然存久了召回质量会明显下降。

说实话我跟你感受差不多，Cursor那会儿刚出的时候惊为天人，现在真就……每次续费都得掂量掂量。不过你提到的混合架构和Agent协作，我倒是觉得得看具体场景，像我平时写业务代码居多，Trae那个端侧模型确实快得明显，但一遇到要动整个项目结构的大重构，CodeBuddy的多Agent反而更顶用，这俩要是能合体就完美了。 还有个点你可能没细说，就是国产工具对国内技术栈的适配深度，比如Spring C

模板肯定得分开维护，模型差异本质是训练偏好不同，不如先固定一个主模型做核心流程。 拿你那个摘要场景，用LangSmith或OpenAI Evals批量跑几个测试集，比手工试错快得多。

成本这块儿确实是绕不开的坎儿，评估体系不重构，再大的模型落地也是空中楼阁。

我最近也被这玩意儿坑过，后来发现关键是把“文件级上下文”喂足。你直接把现有的models和schemas文件贴进去，再让它基于这些写查询，幻觉能少一半。另外别指望它一次写对，让它先输出伪代码或SQL，你确认逻辑后再让它生成ORM版本。温度参数那个基本没用，你不如在prompt里明确写“只允许使用项目里已定义的函数”。写接口文档确实有用，但不用太细，把入参出参和关键业务规则列一下就行。

你这情况我太熟了，之前用7B模型调工具调用也卡在连续调用上，后来发现是训练时每个样本里工具切换的上下文太短，模型根本没学会“记住上一个动作”。500条确实偏少，尤其十几个API摊下来每个才几十条，建议先按工具对组合扩充下数据，把连续调用的轨迹拆成更细的步骤。LoRA rank 64对8B来说不算高，但可以试试降到32同时把学习率调小点，看是不是过拟合到训练集的特定顺序上了。还有个小技巧，把syst

说实话我跟你感觉差不多，prompt这玩意儿越琢磨越像开盲盒。我平时写业务代码基本就是甩需求过去，报错了就把它当橡皮鸭，把报错信息原样贴回去再让它改，反而比花十分钟雕琢提示词快得多。但后来我发现一个实用的中场技巧：与其在prompt里堆形容词，不如直接给它一个具体的失败用例。比如你那个二分查找，直接把出bug的输入扔给它，说“这个list和target跑出来不对”，它通常能精准定位边界问题。至于那

这个评测结果挺有意思的，但我觉得“翻车”这个词用在Kimi身上有点冤。38分和86分的差距，可能不是因为模型能力断层，而是因为评测集本身对某些模型不友好——比如Kimi在训练时可能更侧重自然场景理解，对卫生间这种强符号化的图标反而没优势。我最近也在做类似项目，发现一个更扎心的问题：很多模型在“规则明确”的测试里能打，一遇到真实环境里的模糊逻辑（比如霓虹灯招牌、手绘涂鸦）就崩，这根本不是靠堆参数能解

你的vLLM默认会吃掉整卡显存，设个gpu-memory-utilization=0.85，max-model-len砍到4096再试试。

这问题太真实了，Cursor写一次性代码还行，迭代需求确实容易翻车。我后来学乖了，每次改动前先明确告诉它“保留现有功能，只新增xxx”，而且把相关代码块直接贴进prompt里，别让它自己猜上下文。你那个日期排序的坑我也踩过，现在涉及模糊逻辑我都先写个测试用例逼它跑，跑不过就让它自己改，比纯对话管用。

说实话chunk_size真不是越大越好，1024对白皮书这种长段落反而容易把语义搞混。我这边实践下来，按章节标题加段落边界切，大概300-500字，再叠个overlap，检索准头会好不少。rerank确实值得加，尤其top_k拉到20再重排，比直接让LLM过滤靠谱，而且延迟也就多几十毫秒。Chroma慢可能是没开持久化或者embedding批量写入的问题，你试试sqlite的WAL模式，或者换Q

我之前也踩过这个坑，后来发现固定字符数切真的不靠谱，产品手册这种结构化强的文档，按章节标题或者Markdown的##、###层级切，效果立竿见影。你还可以试试加一个“父子块”策略，检索时用小块匹配，但把父级大块内容一起喂给LLM做上下文，这样既能保住关键数字又不会太散。另外如果成本允许，切完块之后给每个块用LLM生成一个摘要索引，检索摘要比直接搜原文噪音小很多。

你这思路其实偏了，MCP管的是上下文传递，模型推理得自己包成tool，Flask那层得处理成MCP的resource格式才行。 我试过把PyTorch塞进MCP，关键是要写个适配器把模型调用转成工具接口，生命周期自己管就行，协议本身不管模型死活。