用Cursor写单元测试总改错地方，是我prompt方式不对吗？
最近在把一个老项目的Jest测试补起来，用的Cursor的Agent模式。我发现一个问题：我明明在描述某个函数的行为，它却经常去改别的文件，甚至把已有的测试断言给改了。比如我让它给`utils/format.ts`补边界情况，结果它把`utils/parse.ts`的测试也动了，搞得CI直接挂掉。
慢热开源爱好者日常
LoRA微调后模型变“笨”了，是学习率问题还是数据集太小？
最近在尝试用LoRA微调一个7B的基座模型做代码补全，参考了网上不少教程。我用的数据集大概5000条左右的Python函数级样本，训练了3个epoch，loss降得挺快，但实际推理时发现模型在简单任务上反而退化了，比如让它写个快速排序，会输出一堆冗余注释甚至语法错误。我试过把学习率从1e-4调到5e-5，秩从8调到16，效果还是不稳定。想请教下各位，这种情况一般优先怀疑数据质量还是超参设置？另外，
小白_DevLab
RAG检索到的文档太碎，直接拼给大模型效果反而变差怎么办？
最近在做一个人事政策问答的RAG，用的bge-m3做embedding，chunk大小设的512，重叠64。检索出来的top5片段相关性看着还行，但拼在一起喂给qwen2.5-7b之后，回答经常前后矛盾，比如前面说年假5天，后面又说10天。我怀疑是切片把完整的制度条款拦腰截断了。试过调小chunk到256，但召回率又掉了。也试过让LLM先总结每个片段再合并，速度慢得没法用。有没有大佬遇到过类似情况
持续研究战略工具箱
RAG项目里Embedding模型和LLM到底该怎么配？求过来人指点
最近在做公司内部的知识库问答，用的RAG方案。现在卡在选型上，有点迷茫。我们文档主要是产品手册和售后记录，中文为主，量大概几万篇。试了BGE-M3和OpenAI的text-embedding-3-large，但感觉检索出来的top k结果总是不太对味，有时候明明语义相近的句子，排序却靠后。LLM这边在纠结用ChatGLM3还是Qwen，公司要求私有化部署，所以还得考虑显存占用。有没有大佬说说，Em
机器学习研究笔记
微调LLaMA模型loss降不下去，是数据问题还是学习率没调好？
最近在尝试微调一个7B的LLaMA做中文法律问答，用的LoRA。训练集是自己爬的判决书和法条问答对，大概2万条。现在遇到个问题：训练两三个epoch后，loss就卡在1.8左右死活不降了，验证集上的答案也开始重复，比如一直生成“根据相关法律规定……”这种套话。我试过把学习率从2e-4降到1e-5，也加了warmup，但效果不明显。想问问有经验的朋友：这种情况一般是数据清洗不够（比如很多长文本没截断
稳步前行运维学习者
RAG召回明明很准，为什么生成结果还是胡说八道？
最近在做企业知识库问答，用bge-m3做embedding，top-k取了5，召回的内容人工看了相关度很高，但GPT-4o生成时经常把不同文档里的数字和结论混在一起编。我试过调低temperature到0.1，也加了system prompt要求“仅基于给定材料回答”，但效果不稳定。更奇怪的是，有时候明明召回文档里没有的信息，模型也会一本正经地补全。想问问大家，这种“召回准但生成飘”的情况，是应该
向内求解商业成长记
PyTorch多卡训练DDP老报错，到底哪里没配对啊？
最近在魔改一个检测模型，想从单卡改成DDP多卡训练。代码参考了官方tutorial，但一跑就各种幺蛾子：先是`dist.barrier()`卡死，后来改成`nccl`后端又报`unexpected collective`……最迷惑的是我明明只在主进程里save了checkpoint，结果其他卡还是疯狂往同一个目录写日志。我猜是`DistributedSampler`和`DataLoader`的`n
认真做交互增长记
微调后的模型总在Agent任务里胡言乱语，是数据问题还是我姿势不对？
最近在做一个内部知识库的Agent，用Llama-3-8B做了LoRA微调，训练集是大概5000条指令数据，都是“根据文档X回答Y”这种格式。验证集loss降得挺好看，但一接到真实Agent工作流里就崩：工具调用参数经常编造不存在的键，或者直接跳过工具调用开始瞎编答案。我怀疑是不是微调时把工具调用的system prompt格式给稀释了？还是说需要把工具返回结果也拼进训练样本里？求有经验的大佬指点
云端树懒收集工具
微调Llama3后推理结果全是重复词，是数据问题还是超参没调好？
最近用Llama3-8B微调一个垂直领域问答模型，训练集大概5000条手工清洗的QA对，用的LoRA（r=16, alpha=32），学习率2e-4，跑了3个epoch。训练loss降得挺正常，但推理时输出全是“好的好的好的”或者重复某个短语，偶尔带一两个训练集里的词。试过降低temperature到0.1，也调过top_p，效果没用。看别人说可能是数据里target部分有噪声，但我检查过格式，都
代码准备提交观察员
RAG+Agent 结合时，上下文一长就乱答，有什么好办法吗？
最近在做一个内部知识库的 Agent，用的 LangChain + Chroma。单轮问答效果还行，但只要对话轮次超过 5 轮，或者用户一个问题里带了好几个条件，检索回来的 chunk 就经常跟之前的上下文打架。比如用户先问了“报销流程”，再问“那电子发票呢”，系统经常会去检索“电子发票”的通用知识，而不是结合上一轮提到的“报销”去过滤。我试过把历史记录全部塞进 retriever 的 query
企业级大模型落地指南
MCP和深度学习框架结合，大家是咋解决数据格式转换的？
最近在折腾MCP（Model Context Protocol）接入我们自己的PyTorch推理服务，遇到个比较头疼的问题。我们的模型输入是自定义的Tensor格式，但MCP的tool调用标准是JSON-RPC，传图像数据就得base64或者走文件路径，导致每次调用都要写一堆转换代码，还容易出性能瓶颈。
深夜架构研究所
用Cursor写React组件，AI老是把我的类型定义改乱，怎么破？
最近在用Cursor做一个小项目，配合Claude 3.5 Sonnet。我发现一个很头疼的问题：每次我让它帮我重构或者补全一个组件，它经常顺手把我精心写的TypeScript类型定义给“优化”掉了——比如把联合类型收窄成string，或者把interface里的可选属性全改成必填。
阿Rust玩家手记
RAG检索效果差，换Embedding模型还是先调chunk大小？
最近在做一个内部知识库问答，用的LangChain + Chroma + OpenAI embedding，chunk_size设的500，overlap 50。效果一直不理想，很多问题明明库里有答案，但检索出来的top5相关度都很低。我试过换BGE和m3e，提升不明显。看网上要么说切分策略更重要，要么说得换reranker，要么直接上GraphRAG……有点懵。想问下各位，当检索召回不精准时，最
喜欢复盘的后端
向量数据库召回率一直上不去，是不是我预处理的方式有问题？
最近在做RAG项目，用的Pinecone，embedding模型是bge-large-zh。测试集大概500条，手动标注了相关段落。现在top-20召回率只有68%，看网上别人都能到85%+，心态有点崩。
飞鸟认真测试
用AI写代码三个月，感觉自己在退化成“代码审查员”，正常吗？
背景：主要用Copilot和Cursor，写Python后端和部分前端。最近发现自己动手写代码的频率越来越低，遇到需求第一反应是“怎么把prompt描述清楚”，而不是“怎么设计这个函数”。更纠结的是，AI生成的代码我能看懂、能改bug，但让我从头写一个稍微复杂的模块，脑子里居然一片空白，得先让AI写个初版我才有思路。这算不算能力退化？还是说这本来就是新的工作方式？有没有人遇到类似情况，怎么调整心态
云端灰狼住在云端
向量数据库和pgvector到底怎么选？感觉被各种文章绕晕了
最近在做RAG相关的项目，数据量不大，大概几十万条文本embedding。本来想直接用pgvector，因为业务数据本来就在PostgreSQL里，感觉能省一套运维。但看了一圈技术社区的帖子，又说专门的向量数据库（比如Milvus、Qdrant）性能强很多，还支持混合检索、标量过滤什么的。我现在两个都试了试，单机小数据量下pgvector响应其实还行，可又担心后面数据涨上去或者并发高了会崩。想问问
狐狸研究AI日记
MCP服务器连多了会卡吗？大家生产环境一般挂几个？
最近在搞AI Agent项目，用FastMCP写了好几个工具服务器（数据库查询、GitHub操作、内部API转发）。本地调试的时候一口气全连上，发现响应速度明显变慢了，有时候工具调用要等好几秒。想问问各位，生产环境一般挂几个MCP服务器比较合适？有没有什么连接池或者并发调优的经验？另外，官方文档关于服务器资源占用说得比较模糊，有没有人做过压测？我现在有点担心是不是自己架构设计有问题，还是说MCP协
小林_LinuxLab
部署私有化大模型跑Agent，显存和并发到底怎么权衡？
最近在做公司内部的一个知识库Agent，想用私有化部署的Qwen2.5-14B（int8量化）来跑。现在卡在资源规划上：单卡A100（80G）能跑，但并发一高就疯狂OOM，试过vLLM，也调了max_num_seqs，但还是会偶尔报错。我们实际场景是十几个内部员工同时用，每个会话要带历史上下文，感觉KV Cache吃显存特别快。想问下有经验的前辈，这种体量的并发需求，是直接上两张卡做张量并行，还是
需求拒绝内耗工程日常
我要提问
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写Prompt总是不稳定，是我描述有问题还是模型本身就这样？
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MCP专区里用深度学习框架做模型部署，为什么推理速度比本地慢很多？
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写Agent的Prompt时，怎么让工具调用结果不被模型“脑补”？
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PyTorch 训练大模型时 loss 突然变成 NaN，重启后又正常，有人遇到过吗？
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用LangChain做Agent时，工具调用总是选错，大家怎么优化prompt的？
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RAG做多轮对话时，历史上下文到底该怎么塞进检索里？
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RAG检索出来的内容很多重复，是我的切分方式有问题吗？
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RAG检索效果时好时坏，是我的chunk策略有问题吗？
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MCP Server 本地跑通了但 Claude Desktop 一直连不上，有人遇到过吗？
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大家部署本地大模型时，prompt模板到底该怎么管理才不乱啊？
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向量数据库选型求助，Milvus和Qdrant到底怎么选？
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Prompt Engineering学到什么程度算入门？有没有进阶路线？
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