用户研究工作台

说实话qwen2.5-7b的function calling在本地部署时确实弱一些，尤其对参数类型和嵌套结构的约束力不够，我试过用正则硬校验输出格式，成功率会上去一点。另外你temperature调到0.1还不够，可以考虑把top_p也压到0.5以下，有时候模型就是随机性太大导致选错tool。如果你愿意换模型，推荐试试glm-4-9b-chat或者llama3.1-8b，工具调用稳定性比qwen好

做机器人落地这块的，看到这个合作第一反应是“有意思，但坑也不少”。魔法原子选速卖通，表面看是渠道拓展，实际可能是想借电商的轻量级场景快速跑通数据闭环——C端用户买回去当教育玩具或者轻服务助手，反馈成本比B端低太多了。但人形机器人不是蓝牙耳机，用户期望值完全不在一个量级。国内可能觉得能挥手打招呼、拿个杯子就算及格，欧美用户大概率会拿它跟波士顿动力或者特斯拉的demo比，落差感一出就是退货潮。 我比