Compile bug: CUDA11 sm_50 fails in lightning-indexer.cu
Compile bug: CUDA11 sm_50 fails in lightning-indexer.cu 通常出现在为旧架构（尤其 sm_50 ）编译 CUDA 后端时， lightning-indexer.cu 中实例化的 get_dequantize_V 触发 fattn-common.c
标签： Python
RuntimeError: Worker failed with error ‘No common block size for 64
该报错通常出现在 SM120（Blackwell RTX PRO 6000 等）上启动 DeepSeek-V4.1-Flash、TP8 稀疏 MLA 推理时：压缩层（compress_ratio=2）把 KV page block size 算成 32，而 FlashInfer 的 SM120 稀疏
AOT compile cache key ignores the LoRA module tree, loading an incompatible artifact (`KeyError: ‘weight’`)
在开启 VLLM_USE_AOT_COMPILE=1 时，AOT 编译缓存的 key 只由 vLLM 配置、环境因子、inductor 因子和 forward 源码哈希组成，不包含 LoRA 包裹后的模块树；因此当同一份配置下“被包裹的层集合”发生变化时，会命中旧缓存并加载参数名不匹配的计算图，最终
feat: human-readable display names for tool functions in the chat status
这个问题通常出现在模型调用工具（tool calling）后，聊天界面顶部状态行直接显示原始 Python 函数名，例如 “Exploring leer_documento, 14 confirmar_ncm”，非技术用户会把它误认为内部报错。优先排查工具函数命名与前端工具调用状态标签的渲染逻辑，并
issue: tab content slides under the tab bar when UI Scale is above 1
该问题通常发生在 Open WebUI 把“设置 > 界面”中的 UI Scale 调到 1 以上后，打开侧边栏的 Files 标签页时，顶部文件夹行（Home）被标签栏遮挡。应优先排查标签栏高度（rem，随 UI Scale 缩放）与标签内容固定下移 36px 之间的偏移不一致。
issue: [regression] [dev] pipes read the knowledge or skill list as the user’s question
![issue: [regression] [dev] pipes read the knowledge or skill list as the user's question](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/11/33809-efaff16f-768x403.jpg)
在 Open WebUI dev（0.13.1 版本 PR 阶段）启用原生函数调用后，Pipe 函数读取 body["messages"][-1]["content"] 时拿到的可能不再是用户问题，而是注入在用户消息之后的隐藏知识列表或技能列表。只要用户至少有一个技能，这个问题就会稳定触发，排查时优
`POST /customer/block` blocks the customer, then returns HTTP 500
这是 LiteLLM Proxy（v1.104.0，PostgreSQL 后端）调用 POST /customer/block 的响应构建缺陷：数据库里的客户已成功置为 blocked，但在序列化响应时抛出 AttributeError ，导致客户端看到 HTTP 500。排查重点是“状态是否已实际
[Bug]: vertex_ai text-to-speech ignores `vertex_location` when building the endpoint (always global unless `api_base` is the full URL)
![[Bug]: vertex_ai text-to-speech ignores `vertex_location` when building the endpoint (always global unless `api_base` is the full URL)](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/11/50219-e9802b65-768x403.jpg)
在 LiteLLM 中通过 /v1/audio/speech 调用 vertex_ai/* 的 TTS 模型（如 Chirp 3 HD）且配置了 vertex_location: eu 时，请求仍然发往全局端点 texttospeech.googleapis.com ，即 [Bug]: vertex
Windows bundled llama-server.exe is missing `longPathAware`: GGUF paths > 260 chars fail with “No such file or directory” even when the file
该问题通常发生在 Windows 上用 bundled llama-server.exe 加载绝对路径超过 260 字符的 GGUF（典型如 Hugging Face 缓存目录）时：即使文件真实存在且系统已启用长路径，仍报 “No such file or directory”。优先确认该 exe
AgentV2 (dify-agent) sends empty-content system prompts and empty tool descriptions to Bedrock, causing ValidationException
在 Dify 1.16.0 的 AgentV2（dify-agent）后端中，使用 AWS Bedrock（如通过 Bedrock Converse API 调用 Claude）并在 Agent 上挂载了当前轮次未使用的 Skill 时，dify-agent 会把空的 system prompt 文