RuntimeError: CUDA driver initialization failed, you might not have a CUDA gpu.

用户在使用 vLLM 部署推理服务时,当 vLLM 通过 fork 方式启动 EngineCore/Worker 子进程,且环境中安装了 Triton 3.8 版本,子进程在调用 torch.cuda.set_device(0) 或 torch.accelerator.set_device_inde

用户在使用 vLLM 部署推理服务时,当 vLLM 通过 fork 方式启动 EngineCore/Worker 子进程,且环境中安装了 Triton 3.8 版本,子进程在调用 torch.cuda.set_device(0) 或 torch.accelerator.set_device_inde

研究人员利用 GPT-5.6 和一个长达十页的专业提示词,在凸优化理论中解决了一个困扰学界30年的未解问题。这一成果并非简单的“AI 自动发现”,而是建立在大量前期人类研究之上的协作突破。
![[Bug]: I have add Qwen3.5-27B model from model provider config, but not use from chat application](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/07/13985-a8bb0926-768x403.jpg)
用户在使用 RAGFlow v0.24.0-373-gaf40be68c 版本时,通过模型供应商配置页面成功添加了 Qwen3.5-27B 模型,但在聊天应用的模型选择下拉框中无法找到该模型。

用户在 Windows 系统上使用 llama-cli 或 llama-server(版本 9484,基于 Clang 19.1.5 构建),通过 Vulkan 后端,以 Ryzen HX 370 集成 GPU 运行 Qwen 3.6 27b Q8 模型时触发。复现命令中包含 --no-mmap 和

用户在 llama.cpp b10048 (commit 2e1fd76) 上运行 llama-server 或 llama-cli ,使用 --spec-type draft-dflash 模式,配合官方 z-lab 提供的 DFlash 草稿模型(如 Qwen3-8B-DFlash-b16 或

Linux 创始人 Linus Torvalds 明确表态,不会在 Linux 内核中禁止 AI 辅助编码工具,并强硬回应反对者要么分叉项目、要么离开。这一立场直接驳斥了开源社区中部分组织对 LLM 生成代码的抵制呼声。

AI审计工具zkao在OpenVM的ZkVM库中发现了一个关键漏洞,允许恶意证明者伪造任何配对等式,从而破坏Groth16、PLONK KZG和BLS签名等核心密码协议的安全性。这是一个经过人类确认的可利用漏洞。
![[Question]: why Entities extraction of chunk 0 1/1 done, 0 nodes, 0 edges](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/07/13411-4ebcf4c1-768x403.jpg)
用户在 RAGFlow 中上传文档(推测为 8 页的 PDF 或被分割为 28 个 chunk 的文档),在文档解析(OCR、布局分析、关键词/问题/Meta 生成、Embedding)均成功完成后,触发 GraphRAG 知识图谱构建任务。构建过程中出现 Entities extraction o
![[Question]: Max retries exceeded with url: /run (Caused by NewConnectionError("HTTPConnection(host='sandbox-executor-manager', port=9385): F](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/07/13276-7b7d18ac-768x403.jpg)
用户通过 Helm 部署 RAGFlow 后,在使用代码组件时触发异常。设置 SANDBOX_ENABLED=1 环境变量后,RAGFlow 服务尝试连接自定义主机名 sandbox-executor-manager:9385 ,但因服务不存在导致连接被拒绝。
![[Bug]: The latest version of gpustack configuration reports error 102](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/07/17018-adf2b28a-768x403.jpg)
用户在 RAGFlow v0.26.4 中配置 GPUStack 2.1.0 作为模型后端。添加模型后,RAGFlow 界面返回 102 错误,提示 API Key 无效。但用户确认 API Key 正确,且在 GPUStack 日志中未看到来自 RAGFlow 的接口调用记录。