[bug]: Regional Guidance Layers should (probably) scale when changing resolution
![[bug]: Regional Guidance Layers should (probably) scale when changing resolution](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/11/6313-8337b0c7-768x403.jpg)
问题通常出现在 InvokeAI 的生成分辨率发生变化时,已有的 Regional Guidance Layer(区域引导层)仍保留旧分辨率,因此看起来被挤压到新图像的左上角。优先确认当前版本与画布/图层变换机制:新版画布中图层位于 document space,改变生成 bbox 或分辨率不再移动
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问题通常出现在 InvokeAI 的生成分辨率发生变化时,已有的 Regional Guidance Layer(区域引导层)仍保留旧分辨率,因此看起来被挤压到新图像的左上角。优先确认当前版本与画布/图层变换机制:新版画布中图层位于 document space,改变生成 bbox 或分辨率不再移动
![[Bug]: anthropic.messages.acreate(stream=True) caches an empty reply from a non-Anthropic model and replays it on every repeat](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/11/49931-c0d02b9e-768x403.jpg)
开启 LiteLLM 响应缓存后,对非 Anthropic 模型(如 Gemini)调用 litellm.anthropic.messages.acreate(stream=True) ,一次内容为空的回复会被写入缓存,之后相同请求都直接命中缓存、不再访问上游。优先排查缓存写入判定逻辑是否把空的 c

该问题通常出现在自托管或云端 Dify 的“重置密码/邮箱注册/所有者转移”验证码邮件链路:三个 token 生成函数使用可变默认参数 additional_data: dict[str, Any] = {} ,并在 TokenManager.generate_token 内的 Redis 往返让出
![[Bug]: kv_cache_utils warns that prefix-cache reuse is disabled even when disable_eagle_block_drop keeps it working](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/11/55518-05700b36-768x403.jpg)
这个报错通常出现在 vLLM 启用 EAGLE 投机解码,同时模型含 Mamba KV group,并通过 --speculative-config 设置 "disable_eagle_block_drop": true 的场景。实际应以 use_eagle_block_drop() 是否启用作为判

在 Transformers 中使用 prompt_lookup_num_tokens (prompt-lookup 投机解码)同时又启用了有状态的 LogitsProcessor(CFG 的 guidance_scale 、SynthID 水印等)时,草稿阶段与验证阶段会重复推进处理器内部状态,导

这个报错通常出现在 generate() 被大量参数和内部逻辑塞满、无法干净地挂载逐 token 延迟统计的场景,核心报错是 Support for per-token latency tracking in `generate()` (suggested options: using callba

该报错出现在 LobeChat 桌面端通过 OTA 更新后:首页可正常进入,但点击任意 Agent 进入对话页即报错,核心错误为 TypeError: s.filter is not a function 。优先确认问题是否仅限桌面端,并抓取对话页 Console 中的第一条红色错误及堆栈。

当 LiteLLM Router 开启 enable_pre_call_checks ,且使用带 int 型 max_input_tokens 的 embedding 部署处理 list 形式的 input (批量文本、token id 或 token id 列表)时,预调用 token 计数会把
![[Bug]: Reservation reseed marks actual cost applied without incrementing it](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/11/35570-cb9f3004-768x403.jpg)
该问题出现在 LiteLLM Proxy 的预算预留(budget reservation)对账流程中:当预留计数器缺失、非数值或被重置到无法对账的水平时,代码会从数据库重播种(reseed)计数器,但未把本次请求的实际费用补加进去,却仍把调整标记为已应用。优先排查计数器状态重置分支与 reseed
![[Bug]: Azure AI Claude Mythos 5.1 has no cost-map entry and records zero spend](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/11/49865-d8be4142-768x403.jpg)
当你在 LiteLLM 中通过 Azure AI(Microsoft Foundry)调用 Claude Mythos 5.1(模型路由为 azure_ai/claude-mythos-5-1 )时,如果成本表里缺少这个 provider 专有条目,成本 API 就会抛出 ModelNotMappe