RuntimeError: Input type (float) and bias type (c10::Half) should be the same

这个报错通常出现在手动调用 Whisper 的 WhisperFeatureExtractor 后,直接把 float32 的 input_features 送入以 float16(半精度)加载的模型,例如 openai/whisper-large-v3 、 openai/whisper-large

这个报错通常出现在手动调用 Whisper 的 WhisperFeatureExtractor 后,直接把 float32 的 input_features 送入以 float16(半精度)加载的模型,例如 openai/whisper-large-v3 、 openai/whisper-large
![[Bug][Windows] Desktop app 0.33.1 fails to launch built-in server silently (server.log empty, no listener), manual `ollama serve` works](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/10/18061-667a0927-768x403.jpg)
该问题出现在 Windows 上启动 Ollama Desktop 应用时,应用内置的 server 在启动阶段静默失败:app.log 反复出现超时提示,server.log 为空,并且 127.0.0.1:11434 没有监听;而手动执行 ollama.exe serve 则正常。优先排查两件事

该报错常见于在 Apple Silicon(MPS 后端)上运行 Flux 时,模型权重以 Float8_e5m2 精度参与运算;而 PyTorch 的 MPS 后端对该 dtype 没有支持。可优先尝试将计算切换到 CPU,或调整 PyTorch 版本。

在启用 aimdo(comfy-compiler)后,于工作流中使用分段生效的 Block Sparse Attention 等自定义注意力节点时,内存分配图会反复 break 并累积,最终显存不足(OOM);部分场景直接报 RuntimeError: aimdo memory compile er

该问题出现在 Langfuse Playground 的 Tools 菜单中:当用户从工具下拉菜单打开创建或编辑工具弹窗时,工具列表层没有关闭,仍然停留在弹窗下方或覆盖在弹窗上,属于 UI 层的弹层生命周期问题,因此应优先检查下拉菜单与弹窗的开合状态是否联动。

在 RAGFlow 的数据集解析器表单里给 manual chunker 填了 method / chunk_token_cap / include_heading_content ,保存成功但切分时完全不生效,属于“保存成功但配置被静默丢弃”的情况。优先确认当前版本是否已包含 #20220 的修复
![[Bug]: Proxy keeps upstream LLM connection open after a streaming client disconnects; backend keeps generating or stays blocked](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/10/30244-70d90a5d-768x403.jpg)
该问题通常发生在 LiteLLM Proxy 流式转发(stream=true)过程中,客户端中途断开或停止读取时,Proxy 未关闭上游 LLM 连接,导致后端持续生成或阻塞;应优先排查客户端断开路径上是否真正调用了 CustomStreamWrapper.aclose() ,以及超时配置是否兜底
![[Bug]: user_config routing discards the Router before the call runs](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/10/43486-47692012-768x403.jpg)
当请求体(JSON)中携带 user_config 并走 _route_user_config_request 分支时,临时构造的 Router 会在返回的协程真正 await 之前就被 discard ,导致该 Router 注册的 callbacks 在调用执行期间已经失效。优先排查 user_
![[Bug]: Responses API forwards client_metadata to custom_openai chat completions](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/10/29834-c9b4a778-768x403.jpg)
当 Codex CLI 通过 LiteLLM 的 /v1/responses 访问一个 custom_openai 后端时,LiteLLM 会把 Responses API 专有的 client_metadata 字段透传到下游 Chat Completions 调用,OpenAI SDK 不认识该

“Feature Request: Two-tier GPU+RAM expert cache for MoE offload (pluggable eviction policy)” 不是运行报错,而是针对 `--cpu-moe` 场景下每个 token 重复从 RAM 向 GPU 拷贝热点专家的