CUDA out of memory
该报错通常出现在 vLLM 把 --gpu-memory-utilization 调得很高（如 0.98）、同时启用 CUDA graph capture 的场景：启动时的显存检查通过并按估算值分配了偏大的 KV cache，随后真实的 CUDA graph capture 却因显存不足抛出 CUD
分类： AI 工具排错
Agent re-attempts original tool call after HumanInTheLoopMiddleware edit decision
当 LangChain Agent 使用 HumanInTheLoopMiddleware 且人工选择 edit 决策时，编辑后的工具调用会正常执行，但 Agent 在下一步仍会基于原始工具调用重新规划，导致再次发起原始（未编辑）的工具调用，并可能让最终回复引用旧参数。优先排查中间件修改 AIMes
WhisperFeatureExtractor: one non-finite input sample makes the entire feature matrix NaN, and the pipeline transcribes it silently
当输入音频波形里出现哪怕一个非有限值（NaN/Inf），部分音频特征提取器会因对整个波形统计量做归一化，把全矩阵变成 NaN，而 ASR pipeline 仍会静默输出形如 '0' 的转写结果，不报错也不警告。优先排查数据管线里是否混入了损坏样本，并确认所用 checkpoint 的特征提取配置是否
RuntimeError: The shape of the mask [1, 9476] at index 1 does not match the shape of the indexed tensor [1, 9477, 3584] at index 1
![RuntimeError: The shape of the mask [1, 9476] at index 1 does not match the shape of the indexed tensor [1, 9477, 3584] at index 1](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/09/48835-104181fb-768x403.jpg)
这个报错通常出现在用 VibeVoice-ASR 转写较长音频（24 kHz 采样下超过约 11.65 分钟、即样本数超过 2**24）时，processor 与 model 对音频占位 token 数量的浮点计算精度不一致，导致 mask 与特征张量形状对不上；优先排查输入音频长度是否是 hop（
Inconsistency between the tokenization of `CLIPTokenizer` and `CLIPTokenizerFast` with `openai/clip-vit-base-patch32`
当你在 Transformers 中同时加载 CLIPTokenizer 与 CLIPTokenizerFast （模型 openai/clip-vit-base-patch32 ）并对比同一段文本的 token 时，二者输出不一致，通常表现为 fast 版本多出 Ġ 或把 1 这类单字符数字拆得与
Windows 11 26200, Ollama 0.34.1 — tray app shows icon but never starts server; manual ollama serve works perfectly
Windows 11 26200 上托盘版 Ollama（0.34.1）出现图标但服务端从未起来、手动 ollama serve 却正常，通常发生在桌面应用“托管启动子进程”失败时。优先确认桌面应用版本，并检查是否存在旧版本残留导致的 “existing instance found, exitin
bug: REDIS_AUTH is sent as a password when empty or unset (non-cluster client)
该报错通常出现在自托管 Langfuse 连接未启用密码的 Redis/Valkey（单节点模式）时，启动日志中会打印 AUTH 相关告警。优先排查 REDIS_AUTH 是否为空或未设置，以及是否使用了会注入空字符串的 docker-compose 环境变量写法。
bug: Observations API v2 traceName becomes null for generation records starting ~2026-09-15 (Langfuse Cloud)
该报错通常出现在 Langfuse Cloud 上用 Python SDK v4 导出 GENERATION observation 时，子 generation 的 traceName 返回 null ，而同一 traceId 的根 observation 仍有 traceName 。优先排查是否
[BUG]: Embedder configuration not applied, still using default
![[BUG]: Embedder configuration not applied, still using default](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/09/6400-6aea98c2-768x403.jpg)
该报错通常出现在 Docker 部署的 AnythingLLM 中修改了 Embedder 配置（例如切换为 Ollama 的 qwen3-embedding:0.6b）后，日志仍显示默认的 [NativeEmbedder] Initialized Xenova/all-MiniLM-L6-v2 。
Keyword Input Arguments for Click Events
这个报错通常出现在你尝试把带有仅限关键字参数（keyword-only arguments）的 Python 函数直接绑定到 Gradio 的 Button.click 等事件时，因为 Gradio 的事件接口只接受位置参数（positional arguments）。优先排查你的函数签名中是否存在