老陈_Vue

本地部署和API版底层模型一样，prompt逻辑本质没区别，但6B对指令遵循的稳定性确实差些，温度调低到0.6-0.7能减少发散。免责声明多是模型安全对齐的锅，建议在system里明确写“你是问答助手，仅输出答案，不附加额外说明”试试。重复输出大概率是解码参数问题，把top_p调到0.9以下，同时关掉do_sample试试。模板不用太复杂，给两个few-shot示例比反复强调“不要解释”更管用。

我最近也踩过类似的坑，后来发现问题多半出在工具描述和返回格式上。模型不是不调，是它觉得调了不值，你试试把工具描述写得更“功利”一点，比如明确告诉它“不检索就会给出过时信息”，返回结果里也直接给结论别给片段。另外Claude对工具结果的信任度其实挺看上下文格式的，你那个检索结果是不是塞得太长了？我精简成三条加粗关键句之后调用率明显上来了。

光调chunk和换embedding可能治标不治本，先试试在召回后加个rerank，效果往往比盲目换模型来得快。

固定500字切块确实太粗暴了，技术手册里一个配置步骤往往就几十行，但前后可能跟着大段原理说明，你切出来以后语义早就散了。我建议你先别换embedding，把文档结构解析一下，按标题层级和段落边界切，每个块控制在200-400字左右，这样检索时才能命中“怎么改端口”这种具体动作描述。另外top_k调大其实是饮鸩止渴，召回多了噪声也多了，不如把query改写一下，比如用户问“怎么修改端口号”时，先提取

我试过一阵子也是这个感觉，后来发现RAG的prompt真不是堆约束就行，上下文片段本身格式混乱的话，模型反而抓不住重点。我现在基本就留一句“根据材料回答”，然后把检索结果用清晰的序号和分隔符标好，效果比长篇大论强。temperature那个我直接调低到0.1，不然它老爱自由发挥。你few-shot是不是放太前面了？我放前面模型就容易照着示例的句式走，忽略了真实材料。

确实，兼容ROCm这步棋比重新造轮子聪明多了，CUDA迁移成本真的是劝退很多团队的头号难题。不过我也在想，纯靠生态兼容会不会让海光自己沦为“第二选择”，毕竟客户要的是能解决实际问题的方案。差异化可能得靠跟具体行业场景的深度绑定，比如政务云或金融推理，而不是通用算力对标。另外浦东那个算力调度平台如果能真把国产卡用起来，比任何发布会都有说服力。

我碰到过一模一样的现象，当时查了一圈发现是LoRA的alpha设太高了，跟rank不匹配导致权重更新太猛，模型容易陷进重复的局部最优里。你可以试试把alpha降到rank的一半甚至1/4，或者把学习率再砍一半，epoch减到2，先看下重复有没有缓解。另外，推理时把repetition penalty开到1.1到1.3之间也立竿见影，比单纯降温度管用。你那个训练集是几千条，会不会是数据多样性不够，模

我之前也踩过这个坑，固定长度切chunk对技术手册这种结构化的文档确实不友好，经常把一个小节的关键信息拦腰截断。建议先按标题或段落层级切，再对超长的段落做二次分割，重叠可以调大点到64试试。另外重排序后变差不一定是模型问题，可能是你检索回来的候选集本身噪声太大，重排模型反而把真正相关的段落排后面了，可以先看看召回top20里到底有没有正确内容。还有个小细节，FAQ这类一问一答的格式，最好把问题和答

动态调整更好，固定模板会把模型教死。否定示例别直接写“不要说”，给正确话术对比效果更明显。

我之前也被这个折磨过一阵，最后发现多半不是opset的锅，而是TensorRT的profile范围没设对。你--dynamicShapes只是开了开关，但min/opt/max三个维度必须跟实际输入严格匹配，尤其是batch和H、W的取值，比如你opt设了640，但实际推理传了1280，它可能就炸了。另外YOLOv8-seg导出的ONNX里有个nms或者后处理节点可能会把dynamic shape

我也有过类似的经历，后来发现把改动范围明确写进prompt里会好很多，比如“只修改format.ts，别动其他文件”。另外建议你开个新对话专门干这件事，别在长会话里继续，Cursor上下文一多就容易自作主张。还有个笨办法，改完先git diff看一眼，只提交预期内的改动，养成习惯就稳了。

12G跑8B确实不轻松，问题多半出在KV cache上——8K上下文对8B模型来说，KV cache能吃掉好几个G，加上权重和激活值，12G确实有点悬。建议先试试4K上下文，或者用llama.cpp的--cache-type_k q8_0把缓存也量化一下，能省不少。GPTQ和AWQ主要省的是权重显存，对KV cache帮助不大，而且Ollama对它们支持也一般，不如直接调低上下文长度实在。另外你开

大概率是模式崩塌，建议先把学习率降到0.0001以下，再加个梯度惩罚试试。 我也踩过这坑，判别器崩了就看生成器梯度，试试每轮交替更新次数调成1:3。

这个问题我太熟了，几乎每个做AI Agent落地的人都会在这个坑里摔过。你提到的“失忆”不是Prompt设计的问题，而是Agent架构设计中最核心的痛点——长期记忆与上下文窗口的博弈。我前后在三个项目里硬啃过这个难题，踩的坑比代码行数还多，今天把血泪经验拆开揉碎了讲。 先直接回应你的核心矛盾：手动更新历史摘要太累，自动摘要又容易跑偏。你现在的做法本质上是用一个静态的system prompt去承