Prompt Generator: Apply no longer adds the generated variables (1.18.0 regression)
该问题出现在 Dify 1.18.0 自托管环境中，于 Studio 基础编排 Chatbot 的 Instructions 使用 Prompt Generator 生成提示词并点击 Apply 后，生成变量未写入 Variables，发布后 user_input_form 为空；优先排查前端 Ap
标签： Python
[Bug][ROCm] Qwen3.8-27B-FP8 (TP4, MI355X) accuracy collapses at high concurrency with `VLLM_ROCM_USE_AITER=1`; fine with AITER off
![[Bug][ROCm] Qwen3.8-27B-FP8 (TP4, MI355X) accuracy collapses at high concurrency with `VLLM_ROCM_USE_AITER=1`; fine with AITER off](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/11/60160-b98a7485-768x403.jpg)
在 ROCm 环境（AMD Instinct、Qwen3.8-27B-FP8、TP4）开启 VLLM_ROCM_USE_AITER=1 后，高并发（如 256）下精度骤降、出现大量 ≤5 token 的截断回答和无法解析的答案，而关闭 AITER 就正常，这类情况优先排查 vLLM/AITER 镜像
PaliGemma 2 ignores final_logit_softcapping
在 transformers 5.21.1（以及 main）中加载 PaliGemma 2 时，模型会忽略文本配置里的 final_logit_softcapping，导致 PaliGemma 2 ignores final_logit_softcapping。优先确认你的 PaliGemma 2
Trainer floor-divides valid-token counts under model parallelism, silently mis-scaling gradients and optimizer updates
该问题出现在使用 Transformers Trainer 进行模型并行（TP/CP/SP）训练时，有效 token 数无法被并行度整除会被地板除截断，导致 loss、梯度范数和优化器更新被静默放大；优先检查 _get_num_items_in_batch() 中的整除逻辑，并核对有效 token
ImportError: No module named ‘triton’
在 ComfyUI 中右键节点看不到 Open in SAM Detector （以及 Clipspace 中的 Impact SAM Detector 按钮），通常是因为旧版插件代码导入了前端软件包中已不可用的 ClipspaceDialog 导出；注意终端日志里还可能出现 ImportError
impact-pack.ini not read when loaded via a `\\?\` path on Windows
在 Windows 上通过扩展长度 \\?\DriveLetter:\... 路径加载 ComfyUI Impact Pack 时，配置读取会失败并在找不到 default 段时抛出 KeyError: 'default' ，随后静默退回默认值；应优先检查 Impact Pack 版本是否已包含 #
bug: 4.72.0 images are back on Node.js 24.21.0 (regression of #19177)
当你在自托管 Langfuse 的 Docker 镜像里执行 node -p process.version 时，如果 4.72.0 镜像返回 v24.21.0 ，就会看到 bug: 4.72.0 images are back on Node.js 24.21.0 (regression of #
Client never retries after -32020 HeaderMismatch, and there is no public way to pre-load the x-mcp-header map (SEP-2243 client SHOULD/MAY bo
当 MCP Python SDK 客户端在“尚未调用过 tools/list ”的会话里直接发起 tools/call ，而工具参数带有 x-mcp-header 注解时，客户端无法生成 Mcp-Param-* 请求头，服务端返回 -32020 （HeaderMismatch），旧版本客户端不会重新
Server TokenHandler rejects the jwt-bearer (ID-JAG) grant from public CIMD clients, which the enterprise-managed authorization extension per
在使用 MCP Python SDK 搭建授权服务器、开启 identity_assertion_enabled=True 并接入企业托管授权（ID-JAG）时，凡是使用 CIMD（Client ID Metadata Document）作为 client_id 、不带 client_secret
Cluster labels: _vocab_lock is held across the whole vocabulary build, blocking the request threads its docstring says it must not
该报错描述的是 InvokeAI 图像索引服务中的锁竞争问题： _vocab_lock 在整段词汇表构建（含耗时的 ensemble_phrase_embeddings ）期间被持有，而 /cluster_labels 的请求线程也要获取同一把锁，于是请求被阻塞而不是快速返回 409。首次构建嵌入缓