No generating/typing indicator shown in folder chat view

在 Open WebUI 中,当聊天位于某个 Folder(文件夹)内时,发送消息后等待模型首个 token 期间没有出现任何生成中/打字中的视觉指示(spinner、Generating… 状态、typing dots),而非文件夹内的聊天会正常显示侧边栏 spinner。优先排查前端 UI 在

在 Open WebUI 中,当聊天位于某个 Folder(文件夹)内时,发送消息后等待模型首个 token 期间没有出现任何生成中/打字中的视觉指示(spinner、Generating… 状态、typing dots),而非文件夹内的聊天会正常显示侧边栏 spinner。优先排查前端 UI 在
![[Bug]: a spreadsheet whose first 100 rows are blank loses every row when the used range is over 10000](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/09/19236-cd408652-768x403.jpg)
该报错发生在用 RAGFlow 的 Excel 解析器( deepdoc/parser/excel_parser.py )解析工作表时,如果工作表 used range 超过 10000 行,而前 100 行恰好全是空白,解析器会把整张表当成空表丢弃, RAGFlowExcelParser.html

该报错通常出现在 Apple Silicon 上用 llama.cpp Metal 后端、经由共享库(in-process)反复调用 Qwen2.5-Omni 音频推理时:负载下偶发返回 2,048 个乱码 token,但没有任何后端报错。优先排查采样是否可复现(temp 0 + 固定 seed)、

该报错出现在 macOS + WebGPU(Dawn)后端运行 llama.cpp 测试套件时,主要集中在 hy_v4 架构的评测与保存/加载状态测试中,进程直接崩溃(SIGSEGV / SIGBUS)。优先排查 WebGPU 后端对 hy_v4 架构的支持情况,以及 CI 中 Dawn 依赖与构建

该问题出现在使用 llama.cpp 的 llama-server 运行推理速度约 100 T/s 的 reasoning 模型时,前端 Firefox 打开 WebUI 并生成较长的 reasoning 输出,导致客户端 Firefox 占用 100% 单核 CPU。优先排查方向是 WebUI 前
![[Bug]: --otlp-traces-endpoint initializes tracer but never sends spans (instrument_otel/manual_instrument_otel never invoked)](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/09/56696-8c43ad90-768x403.jpg)
在 vLLM 启动时传入 --otlp-traces-endpoint (可选叠加 --collect-detailed-traces all )后,服务能正常推理、Prometheus 指标正常,但 OTLP 端点始终收不到任何 span,日志里也没有报错。通常发生在 vLLM 已 fork 出

亚马逊科学家在 2026 年 9 月 10 日发布研究指出,LLM 驱动的机器学习研究 Agent 反复在同一基准上迭代却不会过拟合,原因是它们学到的是高度可压缩的策略,而非记住数据。这项工作给"基准刷榜是否等于真实进步"这个老问题提供了可实验的解释。

Hacker News 上出现了一个名为 StemJSON 的声明式语言,试图让大模型直接生成原生移动应用的 UI 与逻辑,而不是生成代码片段。它把“AI 写 App”从生成文本推进到生成可被运行时校验、渲染的结构化模块,这一点值得关注。

一位开发者复盘了企业 AI 客服从上线即翻车到工程师愿意“先让它回”的三个月改造过程,核心结论是:垂类客服的瓶颈不在模型能力,而在系统缺少“概念边界”,需要用结构化知识层来兜住向量检索的模糊性。

阶跃星辰开放平台产品负责人陶炳哲将在 2026 年 QCon 上海站分享「双层评估 + 自动校准」的 LLM-as-Judge 闭环方案,让 Agent Loop 从「跑通一次」变成「连续跑对十次」。