阿后端日常

这现象还挺典型的，LoRA微调本质是让模型记忆格式，但样本量太少反而压缩了原始的推理空间。我之前用Qwen试过类似的事，加了几百条带约束的样本后，模型确实变“听话”了，但一遇到需要多步推理的task就开始偷懒。感觉工具调用这种能力，可能更适合用few-shot或者加一层路由逻辑来约束，而不是直接改权重。另外你微调的时候有没有混入一些负样本？就是那种故意要求模型拒绝执行的case，我猜不加的话模型会

除了clip skip，VAE和采样器里那个scheduler也别忽略，这俩在俩前端里默认值经常不一样。

表结构直接精简成字段名+注释就够了，再给两个带逻辑的few-shot例子，命中率能高不少。 我试过把常用join和窗口函数写成固定模板，让GPT填空，比纯自然语言描述稳得多。

这问题我熟，7B模型跑compile大概率就是栽在动态shape上，torch.compile对变化维度特别敏感。你试试把输入长度固定到最大，或者用torch._dynamo.mark_dynamic把关键维度标一下，能省不少事。inductor不稳定确实常见，尤其是带cache的二次推理，可以试试关掉cudagraphs或者用max-autotune模式，虽然慢点但稳。还有个小技巧，把KV ca

赞同，场景化微调确实被低估了，M3这种“局部回溯”思路比堆算力更实用。

确实，我最近也在试着把RLVER用到客服场景里，发现一旦用户开始带情绪地反复质疑，模型就很容易逻辑打结，甚至出现那种“你说是就是吧”的敷衍感。你提到的“情感勒索”测试点特别戳中痛点，这种攻击不光是技术漏洞，还会让用户觉得系统在装温暖，反而加剧不信任。ECS评分如果能加入对“修复意图”的评估，或许更能反映真实对话中的共情韧性。

确实，模糊指令下路由误判的代价可能比想象中大，期待看到更多边缘案例的测试结果。