模型下载最后1%速度骤降,导致下载时间超长。The download speed suddenly drops at the last 1%, resulting in an extremely long download time.

该问题发生在 Ollama 下载模型接近完成时,前 99% 速度正常(最高约 29MB/s),最后 1% 骤降到几百 KB/s 甚至更低,下载时间被无限拉长。优先建议:按 Ctrl+C 中断本次下载,再重新执行 pull 断点续传,多数情况下速度会恢复。

该问题发生在 Ollama 下载模型接近完成时,前 99% 速度正常(最高约 29MB/s),最后 1% 骤降到几百 KB/s 甚至更低,下载时间被无限拉长。优先建议:按 Ctrl+C 中断本次下载,再重新执行 pull 断点续传,多数情况下速度会恢复。
![[Bug]: Ollama get_model_info constructs redundant path .../api/chat/api/show, causing 404s on remote instances](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/08/25567-aee8822a-768x403.jpg)
该报错通常出现在 LiteLLM 连接远程 Ollama 实例并触发后台模型信息检查时,由于 api_base 中残留了 /api/chat 之类的 provider 后缀,LiteLLM 直接拼接出 /api/chat/api/show 这样的畸形 URL,导致远端 Ollama 返回 404。优

Eval bug: SYCL: Qwen3.5 参考来源 ggml-org/llama.cpp #21589

该问题发生在 llama.cpp 较新版本(约 10333)使用 Vulkan 多 GPU 运行时,即使指定了 --device 和 --split-mode none ,模型仍会被拆分到第二张显卡。优先尝试将 llama.cpp 更新到最新 git 版本,该问题在最新版本中已解决。
![[BUG]: Bedrock LLM Provider is not working using Claude models?](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/08/6074-cf6c27ae-768x403.jpg)
该报错([BUG]: Bedrock LLM Provider is not working using Claude models?)通常发生在 AnythingLLM 桌面版通过 AWS Bedrock 调用 Anthropic Claude 系列模型时,属于软件集成缺陷而非用户配置错误。优先排

「Desktop App: WeChat Integration notification's dismiss button is hidden behind text on Windows 11」出现在 LobeChat 桌面版(Electron)的 agents 侧边栏视图中,优先排查通知横幅的
![[Bug]: embedding /parsing a file crashes with a nasty stack trace](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/08/17961-cfa1dac6-768x403.jpg)
该报错的核心英文提示是 “[Bug]: embedding /parsing a file crashes with a nasty stack trace”,通常发生在 RAGFlow 解析文件完成、进入向量化(embedding)阶段时:embedding API 返回的向量数量与会话块(chu

该 Issue 不是程序崩溃类报错,而是 LangChain 仓库中的一个功能请求,目标是为 EU AI Act 第 12 条提供结构化合规审计日志。官方在 2026-02-23 关闭了 Issue,未提供内置实现;优先排查方向是确认官方 BaseCallbackHandler 是否满足审计需求,若

这个报错("Sidebar width / ui isn't great when displayed inline in a jupyter / colab notebook")通常出现在 Jupyter Notebook / Google Colab 中内联展示 Gradio 应用时,侧边栏没有

快速结论: 参考来源 ggml-org/llama.cpp #24849