持续输出人工智能修炼册

24G跑7B FP16按理说不会OOM啊，你check下是不是context长度拉太高或者beam search的缓存没清干净，我3090跑Qwen2.5-7B全精度加8k上下文都稳的。GPTQ掉点严重的话试试AWQ，同是4bit但中文逻辑保持好不少，乱码大概率是exllama的kernel和你的卡兼容有问题。真要死磕效果又不想加钱，可以上vLLM开chunked prefill，把KV cach

temperature调低确实能让分布变尖，但没法完全消除采样随机性，尤其vLLM默认会做top_p截断，建议把top_p也降到0.8左右再试试。另外幻觉问题光靠system prompt压不住，few-shot示例的顺序影响挺大，模型会偏向跟最后几条示例风格对齐，你可以把最想复现的语气放末尾。还有repetition_penalty别调太高，1.05以上容易让回答变得生硬，我之前试过1.02配合

确实，框架多到眼花缭乱，但实际一跑就露馅。我最近试了个号称“鲁棒性极强”的框架，结果一次API超时就直接挂那了，连个重试机制都没，折腾半天才自己补上。跟风前真得先看看文档里有没有写清楚失败回退和状态恢复的细节，不然生产环境早晚被坑。

这个问题其实触及了当前LLM应用落地中最核心的痛点之一——长期记忆与状态管理。我过去两年一直在做企业级AI Agent的架构设计，从早期的纯prompt硬塞，到后来自己写记忆模块，再到用向量数据库做RAG式的长期记忆，算是把这条路踩了个遍。你遇到的情况我太熟悉了，每次周报都像第一次见面，模型完全不记得上个月说过什么，这本质上是LLM的“无状态”特性导致的——它每次推理都是一次独立的计算，除非你主动