Phi3 LongRoPE generation loses the prefix when clearing KV at the short/long crossing

在 transformers 5.16.1 中使用 Phi3ForCausalLM + LongRoPE 生成时,一旦输入长度跨过 original_max_position_embeddings 这个“短/长”切换点,prepare_inputs_for_generation 会清空 KV cac

在 transformers 5.16.1 中使用 Phi3ForCausalLM + LongRoPE 生成时,一旦输入长度跨过 original_max_position_embeddings 这个“短/长”切换点,prepare_inputs_for_generation 会清空 KV cac

当使用 T5Tokenizer 这类基于 SentencePiece 的 tokenizer 加载没有 precompiled_charsmap 的 protobuf 序列化 spiece.model 时,会触发 “Cannot parse precompiled_charsmap” 报错;优先排查

这个报错通常出现在对 Transformers 模型(尤其是 DeBERTa / DeBERTa-v2)使用 torch.func 的 vmap、grad、jvp、jacrev 等函数变换时:旧版模型的注意力实现依赖自定义 torch.autograd.Function ,而它没有实现 setup_

当 Ollama 0.35.x 及之后版本运行在只能通过企业 HTTP/HTTPS 代理访问外网的服务器上时,执行 ollama pull 会在跟随 registry 返回的 Cloudflare R2 重定向时失败,报错核心为 "redirect target not allowed" 和 "no

该报错发生在 Ollama 加载 clef-flash(qwen35 架构)后,向 /v1/systemone 发起首个前向推理时,服务端直接返回 500 与 Clef: non-finite logit ;这是上游已修复的重复缺陷,优先升级到包含 #18777 修复的 Ollama 版本,而不是在

从 Hugging Face 拉取 Muse Glimmer 30B GGUF 后运行无输出(Muse Glimmer 30B GGUF Broken),通常是 Ollama 自动写入的模型元数据(尤其是 stop 参数)有误,导致生成一开始就被截断。优先检查 ollama show --model
![[enhancement]: Add A Way To Read A List of Prompts and Auto Save to Folder Option.](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/10/5056-4e9ae361-768x403.jpg)
这个 Issue 不是崩溃或报错,而是用户想要“从文件批量读取提示词并自动保存到文件夹”的功能请求([enhancement]: Add A Way To Read A List of Prompts and Auto Save to Folder Option.)。优先排查的是你当前 Invoke
![[Bug]: Team ID not verified on JWT](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/10/44182-014196cf-768x403.jpg)
该报错通常出现在 LiteLLM Proxy 启用 JWT 认证并配置了 virtual_key_claim_field 的场景下,当同一用户从多个应用(如不同 OIDC 客户端)登录时,第二个应用不会重新解析 team_id_jwt_field 。优先排查 virtual_key_claim_fi

这个报错通常出现在 LiteLLM 使用 ClickHouse 存储 trace 时,读取 span 数量超过 1000 条的 trace detail 会返回 HTTP 500。优先确认是否触发了 ClickHouse reader 的 max_result_rows=1000 行数上限。

这个报错通常发生在使用 llama.cpp 的 OpenVINO 后端在 Intel 集成显卡上加载模型时,KV cache 需要的显存超过设备单次内存分配上限。优先排查并降低上下文长度或改用更省显存的 KV cache 类型。