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AI 的能力边界正在快速外扩——PingCAP CTO 黄东旭与团队仅用三个月、一两个人、约 2000 美元 token 成本，就在 AI 辅助下完成了 100 多万行代码的数据库项目，且全程未遇到 AI 无法推进的瓶颈。这打破了以往“复杂软件 AI 写不了”的预判，同时也提醒：真正稀缺的不是写代码的能力，而…

用户使用 vLLM（标签 minimax-m3 ）部署 MiniMax M3 模型，并同时启用 --tool-call-parser minimax_m3 和 --reasoning-parser minimax_m3 。在非流式模式下，推理解析器正常工作；但在 streaming 模式下， <mm

用户在 Open WebUI v0.8.12（Docker 部署，Debian 13）中配置了推理模型（如 kimi-k2.5 通过 Moonshot API 或 OpencodeGO 提供商），启用了本地函数调用（ function_calling: native ）和至少一个工具（如网络搜索、代

用户在运行 Ollama 0.30.x (0.30.0 ~ 0.30.8) 时，调用多模态模型（如 Qwen3.5:4b）进行图片 OCR 或图片加载时发生。模型正常加载，但卡在“processing image... encoding image slice...”步骤，CPU 满负载，进程无响应

用户在 RAGFlow v0.22.1 中，使用 "Table"（表格）解析方法创建知识库并上传 Excel 文件后，在对话中提问时，系统仅返回检索到的原始表格数据，没有通过 LLM 生成自然语言回答。

用户在 RAGFlow 中上传 Excel 文件（ test.xlsx ）并进行文档解析时，系统报错文件不存在，同时用户需要知道如何配置 MinIO 的 AccessKeyId。用户通过 Docker 部署 RAGFlow，后端使用了 MinIO 作为对象存储后端。

用户在 vLLM 0.20.0 上，使用 FP8（E4M3）量化的 MoE 模型（如 Mixtral 8x7B 等），并同时加载 LoRA 适配器进行推理服务时触发。该问题同样可能影响其他基于 Triton 的 MoE+LoRA 推理流程。Issue 作者是在 vLLM 的 main 分支上（而非稳

用户在 vLLM 服务中配置了 LoRA adapter，随后发送针对基座模型（不应用 LoRA）的推理请求。在 MoE 架构的基座模型上，部分请求的输出被错误地叠加了 LoRA 的 delta 权重，导致推理结果出现偏差。