[Go] Ollama: multimodal/vision requests drop images (no vision support)
![[Go] Ollama: multimodal/vision requests drop images (no vision support)](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/09/17332-b01d4185-768x403.jpg)
该问题发生在 RAGFlow 使用 Go 语言实现的 Ollama 驱动调用多模态/视觉模型时——消息中的图片会被静默丢弃,模型只能收到纯文本。优先排查你是否使用了 RAGFlow 的 Go 路径(而非 Python 驱动)调用 Ollama 视觉模型;该问题已由 PR #17663 修复。
![[Go] Ollama: multimodal/vision requests drop images (no vision support)](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/09/17332-b01d4185-768x403.jpg)
该问题发生在 RAGFlow 使用 Go 语言实现的 Ollama 驱动调用多模态/视觉模型时——消息中的图片会被静默丢弃,模型只能收到纯文本。优先排查你是否使用了 RAGFlow 的 Go 路径(而非 Python 驱动)调用 Ollama 视觉模型;该问题已由 PR #17663 修复。

该报错是 llama.cpp 的 Vulkan 后端在特定 Intel Battlemage 独立显卡(如 G31)上运行单元测试时出现的偶发性失败,优先排查 Mesa 驱动版本,降级到 Mesa 26.0.x 或升级到包含修复提交的 Mesa 26.2.x 可解决。

该报错发生在 AMD Strix Halo (gfx1151) 上使用 llama.cpp 运行 Qwen3.8-Flash-Next 模型时,一旦上下文超过约 1K tokens,解码速度会出现 3.5-4 倍的断崖式下降。优先排查 HIP 后端是否因缺少 hipCUB 支持而将 ggml_top
![[开源推荐] 从零构建 AI 工程 (52.6K 🌟) 20 个阶段、523 节课、342 小时,从线性代数到自主智能体,为读者提供一条连贯的学习主干,作者 @ghumare64 https://t.co/w8EJjcICiw # 课程结构:20 个阶段、523 节课、约 342 小时 依赖关系是分层的,数学是基础,Agent 和生产是上层。 1. 基础 P0–P3 环境工具、数学基础(22 课)、经典 ML(18 课)、深度学习核心…](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/09/ai_cover_5-155-768x403.jpg)
GitHub 上一个名为“AI Engineering from Scratch”的开源课程项目迅速走红(52.6K Star),用 20 个阶段、523 节课和约 342 小时的内容,试图为不同基础的学习者搭建一条从数学原理到多智能体系统的完整、可执行的 AI 学习主干。

该报错发生在 LlamaIndex 的 Ollama 集成中,当调用 `chat`/`stream_chat`/`achat`/`astream_chat` 方法并传入 `think=False` 时,该参数被内部逻辑错误地忽略,导致仍然返回思考模型的推理 token。优先排查并修复 `llama-

该报错发生在 llama.cpp 默认构建(GGML_CUDA_FA_ALL_QUANTS=OFF)下,对 KV 缓存使用 q5_0/q5_1(或 q4_1)量化类型并开启 -fa on (Flash Attention)时,CUDA 后端会静默拒绝算子并回退到 CPU 注意力,导致性能大幅下降且无
![Misc. bug: [Fix provided] --fit on + --sleep-idle-seconds: failed to fit params to free device memory: model_params::tensor_buft_overrides a](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/09/24684-be7abf56-768x403.jpg)
该报错发生在 llama.cpp 服务器同时启用 --fit on 与 --sleep-idle-seconds 时,模型每次从休眠唤醒都会重新执行显存拟合逻辑,但 tensor buffer 覆盖参数已在首次加载时被写入,导致重复设置冲突。优先排查方法是暂时关闭 --fit 并固定 --ctx-s

Hacker News 上一场关于“AI、工具与转型”的讨论指出,大模型正在抹平软件开发中对库、框架和中间层的依赖,同时引发了对 AI 在真实世界中越权操作的安全性质疑。

该报错是 llama.cpp 在 Windows 下多 GPU(2× RTX 3090)CUDA 张量并行(tensor split)或层并行(layer split)推理时出现的稳定性问题,表现为 CUDA illegal memory access 或进程无提示崩溃。优先排查多 GPU 异步 C

该报错发生在 NVIDIA Jetson Thor(SM110a)上使用 vLLM 0.26.1rc1 及之后 nightly 镜像,对带 MTP 投机解码的 GDN 模型(如 Qwen3.8-27B-NVFP4)进行首次 decode 时。优先排查 vLLM 构建是否已包含 #53835 修复(向