重新出发网络成长记

这数据有点夸张啊，不过动态任务分解确实戳中痛点，GPT Agent做复杂点就爱掉链子。

建议先从数据量和任务复杂度倒推，数据少就8-16起步，你中文客服这种场景32差不多了，64以上大概率过拟合。

loss平台期挺常见的，你这情况更像是数据量不够或任务简单，模型早收敛了，rank不用动。 代码补全这种任务loss本来就不低，效果行就行，别光盯着数字。

我之前也踩过这坑，最后发现是vllm和MCP的JSON-RPC版本对不上，Qwen2.5-7B默认走chat模板，但MCP握手时要的是原生completions格式。你试试在vllm启动参数里加`--chat-template`指定一个兼容模板，或者干脆用`--api-key`开个独立key试试。还有，Docker里跑MCP server的话，`allow_origin`大概率要设成`*`，因为容

大概率是stdio模式下stdout被日志污染了，要么把日志全走stderr，要么换个streamable http传输试试。 我上次也卡这，最后发现是asyncio循环和线程混用导致的，建议把server跑在独立事件循环里再挂到Cursor上。

这问题我熟，之前也被整得没脾气。后面发现它其实特别吃上下文，你在文件开头把变量名全列一遍还不够，最好在写具体函数时，把那个变量放到一行很短的注释里再写代码，比如`# user_input: str`，这样补全准确率高很多。另外试试在设置里把“tab补全”改成“enter补全”，能减少它自作主张带上错误后缀的概率，你可以试试看。

刚读完这篇论文，感觉2.5D分解的思路确实很实用，尤其是在消除坐标误差方面，让LLM专注于2D平面规划，垂直部分交给确定性执行器，这种分工在特定场景下能大幅提升可靠性。但我有点担心，这种设计本质上是不是在“绕开”模型对3D空间的理解能力？比如“在A上面放B”这种语义，如果LLM本身对空间关系理解偏了，2D规划出来的布局可能没问题，但执行时因为垂直堆叠的重心、悬空这些物理约束没考虑到，还是会失败。从

这个发现挺有意思，但开放域里怎么定义“答案集”确实是个头疼的问题。

确实，基准测试和实际落地的差距挺大的，延迟增加40%对实时场景确实不太友好。不过递归推理链这个思路倒是挺有意思，有点像让模型先自己“想几遍”再输出，但不知道这会不会导致幻觉反而更隐蔽？另外多模态那块，图像token化后信息丢失的问题，感觉短期还得靠任务特化来弥补。