[bug]: Qwen-Image Edit reference-image tokens get 1-D positions under transformers 5
![[bug]: Qwen-Image Edit reference-image tokens get 1-D positions under transformers 5](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/11/9983-684faac6-768x403.jpg)
该报错出现在 InvokeAI 的 Qwen-Image Edit 模式、使用 transformers 5.x 调用 Qwen2.5-VL 文本编码器时:编码器只传了 input_ids、attention_mask、pixel_values 和 image_grid_thw,没有传 mm_tok
![[bug]: Qwen-Image Edit reference-image tokens get 1-D positions under transformers 5](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/11/9983-684faac6-768x403.jpg)
该报错出现在 InvokeAI 的 Qwen-Image Edit 模式、使用 transformers 5.x 调用 Qwen2.5-VL 文本编码器时:编码器只传了 input_ids、attention_mask、pixel_values 和 image_grid_thw,没有传 mm_tok
![[Bug]: Dataset settings Save silently fails on API-created General datasets with null table_column_* fields](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/11/20893-385c5add-768x403.jpg)
这个问题通常出现在“通过 HTTP API 创建的空 General 数据集(naive 分块)”上:返回的 parser_config 里 table_column_mode、table_column_roles、table_column_names 为 null,进入 Dataset > Con
![[Bug]: aiohttp per-host pool exhaustion is silent, requests just time out with no diagnostic](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/11/46864-00d31e5d-768x403.jpg)
该问题通常发生在 LiteLLM Proxy 通过 aiohttp 访问同一上游主机(例如 Ollama 或其他 OpenAI 兼容推理服务)时,默认每主机连接池被占满;此时请求只会一直等待直到请求超时,并以普通超时错误结束,日志中不会提示连接池已耗尽。优先排查上游真实并发、代理进程到上游的 EST
![[Bug]: OpenRouter streaming chunks report the requested router name instead of the model OpenRouter served](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/11/46095-0cdac0c6-768x403.jpg)
当请求经由 OpenRouter 路由模型(如 openrouter/auto )并以 stream=True 调用时,流式分块的 model 字段会被 LiteLLM 覆盖成请求的路由名(如 auto ),而非 OpenRouter 实际服务的模型。优先排查 CustomStreamWrapper
![[Feature]: return a guardrail's structured output from /guardrails/apply_guardrail](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/11/49217-245a9cb9-768x403.jpg)
在 LiteLLM 中独立调用 /guardrails/apply_guardrail 时,接口默认只返回 response_text ,所以 guardrail 产生的结构化结论无法传回调用方。修复方向已合并:改用 SDK 的 litellm.guardrails.apply() ,或在 REST

该问题通常发生在 Dify 自托管(Docker)环境中,内置 OAuth 工具提供方(如 QuickBooks、Microsoft Excel 365)的 access token 过期后,刷新流程虽然 HTTP 返回 200,但新凭据没有写回数据库,同时多个 GraphWorker 并发刷新导致
![[ROCm][AMD] Kimi-K3 Gap and Roadmap Tracking](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/11/50682-3200efb1-768x403.jpg)
这不是一个单一报错,而是 Kimi-K3 在 ROCm/AMD 上做 Day 0 支持时的特性缺口与性能跟踪条目,常见于 MI355X/MI350(gfx950)与 MI300(gfx942)上的 vLLM 部署场景。优先排查方向是 fp8 kv-cache-dtype、AITER/Triton 版

该问题出现在 Open WebUI 的标签、TTS Voice 以及模型编辑器中 Tools/Skills/Filters/Actions 等建议列表中:这些建议虽然以 role="listbox" 与 role="option" 渲染,但缺少方向键处理,因此 issue(a11y): tag an

在 ComfyUI 前端升级到 1.25.0 及之后版本时,Impact Pack 的 SAM Detector 编辑器点击“Save to Node”后,无法把检测到的遮罩写回图像节点,表现为保存无响应或预览丢失。优先排查 Impact Pack 版本,升级到包含 #1255 修复的版本。
![Blur operations running slow on CPU; [W101 ...] Could not initialize NNPACK!](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/11/1171-7c2dd642-768x403.jpg)
在使用 ComfyUI Impact Pack 的 Gaussian Blur Mask、Upscaler (SEGS) 等节点做羽化/模糊时,如果 CPU 不支持 AVX 等指令集,PyTorch 会回退到效率极低的 CPU 路径并打印 NNPACK 警告;优先排查掩膜模糊运算是否跑在了 CPU