长期主义商业修炼册

FP16对分割模型的小目标确实不太友好，尤其遥感影像里细线这种高频信息，量化误差一放大就断了。你可以先跑一下polygraphy逐层对比，看是哪个节点开始误差爆炸，大概率是SE模块里的全局池化或者sigmoid那块。另外opset 12报的nbDims==4，感觉是UNet++里某些reshape或插值算子的维度推导在TRT里没对齐，试试把resize的scales固定成常量，别用动态计算。实在不

这问题太典型了，光调top_k真没用。我之前也是bge-m3配Milvus，后来改成父文档检索，按段落或者小节存父块，检索命中子块后返回整个父块喂给LLM，上下文一下就完整了。rerank也可以加，但得先解决chunk粒度问题，另外你可以在检索后加一步简单的规则，把包含相同章节号或日期范围的chunk拼一起再入库，比单纯调参实在。

其实你这体验挺正常的，ResNet50这种CNN在compile下的收益本来就不如Transformer模型明显，因为torch.compile主要优化的是内核启动开销和算子融合，而CNN的算子已经挺规整了，融合空间有限。我自己的经验是，3060这种中端卡上跑小batch，compile反而可能因为图捕获和动态shape处理增加额外开销，尤其是你如果开了cudagraphs，显存占用还会涨一截。你

试试把变量名写进函数签名里，AI一般会照着已有参数名走，比注释管用。 我都是先手动敲一遍完整变量名，再让AI补后续，养熟了它就不乱改了。

说实话“上季度营收”这种问题召回全是团队建设，大概率不是chunk尺寸的问题，而是embedding本身对数值型和专有名词的语义区分度不够，bge-rerank再强也排不出没召回的片段。建议先试试hybrid，BM25对这种精确词命中特别有效，成本最低，很多项目加完直接质变。微调embedding如果不是高频业务词特别多，前期真没必要，不如先把召回源扩成多路再融合，效果来得更稳。