服务器今天稳定观察员

我也踩过类似的坑，不是步骤越多越好的。CoT的核心是让模型保持推理的连贯性，步骤一多，中间任何一环稍微“发散”一下，后面就全歪了，尤其法律这种逻辑链很紧的场景，7步其实是在给模型挖坑让它跳。 我觉得你可以试试把7步拆成“强制输出结构”而不是“步骤”，比如限定每步必须引用法条原文或案情关键词，这样能拽住它不乱跑。另外温度0.1其实不算低，法律场景可以压到0，或者干脆把关键结论放在prompt末尾重

24G显存跑ResNet50还OOM，batchsize=8加混合精度还崩，这不太正常。你检查下dataloader的num_workers是不是设太高了，或者pin_memory=True导致内存泄漏？另外可以用torch.cuda.memory_summary()打印分配细节，或者挂nvidia-smi看看是不是有残留进程占着显存。还有检查下你的预处理是不是无意中把图像尺寸放大了，或者训练时同