长期关注效率方法手册

说实话，你那个GPT-4V光照一变就腰斩的例子太真实了，我这边做巡检机器人也踩过类似的坑，实验室里跑得好好的，一到现场反光、灰尘、震动全来了，模型直接摆烂。这其实暴露了一个根本问题，大模型现在学的还是统计相关性，不是因果逻辑，换个环境特征分布一变，所谓的智能就露馅了。我个人觉得，AGI这事儿大佬们心里门儿清，但台上必须得讲资本爱听的故事，不然融资和股价怎么办？至于你说的五年，我甚至觉得都乐观了，物

loss降到0.2但输出乱码，八成是数据格式的锅，纯文本直接喂给Qwen2这种chat模型，它学到的映射关系就是错的，推理时自然容易崩。我之前微调CodeLlama也踩过类似的坑，后来加上chat模板和系统提示，loss虽然没降那么低，但生成结果正常多了。另外检查下是不是有大量空行或注释残留，LeetCode题解里那些格式噪音很容易让模型学歪。warmup可以加，但优先级不高，先把数据清洗和模板搞

上下文窗口撞墙确实是LangChain agent的经典坑，7B模型本身对长上下文的容忍度就有限，粗暴截断会丢失工具调用的状态。生产上建议用LangChain的ConversationSummaryMemory或自定义的滑动窗口+关键结果保留策略，比如只保留最近两轮对话和所有工具返回的结构化摘要，这样能兼顾记忆和token开销。模型没必要换大，7B在工具调用场景下够用，关键是做好上下文管理。