[Bug]: Incorrect TPM limiting for virtual keys
![[Bug]: Incorrect TPM limiting for virtual keys](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/09/24677-3bec262a-768x403.jpg)
这个报错通常出现在 LiteLLM Proxy 给虚拟 Key 同时配置了 TPM 与 RPM 限流时,实际限流触发点明显低于配置值(如配置 500k TPM,实际在 300k–350k 触发),并伴随 2–5 分钟的冷却期。优先检查虚拟 Key 是否同时设置了 RPM 和 TPM,以及代理版本是否
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这个报错通常出现在 LiteLLM Proxy 给虚拟 Key 同时配置了 TPM 与 RPM 限流时,实际限流触发点明显低于配置值(如配置 500k TPM,实际在 300k–350k 触发),并伴随 2–5 分钟的冷却期。优先检查虚拟 Key 是否同时设置了 RPM 和 TPM,以及代理版本是否
![[Bug]: Responses WebSocket drops deployment-level default request parameters](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/09/33448-1673fc31-768x403.jpg)
当 LiteLLM 以代理/路由模式运行,并且你依赖部署级默认参数(如 reasoning_effort )时,通过 Responses WebSocket 发送 response.create 帧会丢失这些默认值,导致上游按内置默认值处理并报错。优先排查 WebSocket 路径是否合并了部署级默
![[Bug] MCP provider detail endpoint returns 500 "invalid input syntax for type uuid" — server_identifier passed where a provider UUID is expe](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/09/41512-4d065714-768x403.jpg)
在 Dify 自托管控制台打开 MCP 工具提供商详情页时,前端把非 UUID 的 server_identifier 当作 provider UUID 传入路径,后端用它拼出 WHERE id = '...'::UUID ,PostgreSQL 随即报 500。优先确认你的版本是否已包含前端数据源

这是 Dify 侧边栏底部帮助菜单「Compliance」区域在前端渲染时出现的 flex 布局问题,当文档标题较长(尤其是 ISO 27001:2022 Certification)时,右侧的 Download 操作会被标题挤压变窄,下载图标随之压缩。优先排查 ComplianceDocRowIt
![[Bug]: assistant_tokens_mask misaligned after multimodal placeholder expansion](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/09/57223-39345890-768x403.jpg)
当你在 vLLM 中开启 return_assistant_tokens_mask=True ,并且 prompt 里带有多模态占位符(audio / image / video)时,占位符展开后 assistant_tokens_mask 的条目数少于 token 数,导致第 9 位之后的 mas

当 LangChain Agent 使用 HumanInTheLoopMiddleware 且人工选择 edit 决策时,编辑后的工具调用会正常执行,但 Agent 在下一步仍会基于原始工具调用重新规划,导致再次发起原始(未编辑)的工具调用,并可能让最终回复引用旧参数。优先排查中间件修改 AIMes

当输入音频波形里出现哪怕一个非有限值(NaN/Inf),部分音频特征提取器会因对整个波形统计量做归一化,把全矩阵变成 NaN,而 ASR pipeline 仍会静默输出形如 '0' 的转写结果,不报错也不警告。优先排查数据管线里是否混入了损坏样本,并确认所用 checkpoint 的特征提取配置是否
![RuntimeError: The shape of the mask [1, 9476] at index 1 does not match the shape of the indexed tensor [1, 9477, 3584] at index 1](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/09/48835-104181fb-768x403.jpg)
这个报错通常出现在用 VibeVoice-ASR 转写较长音频(24 kHz 采样下超过约 11.65 分钟、即样本数超过 2**24)时,processor 与 model 对音频占位 token 数量的浮点计算精度不一致,导致 mask 与特征张量形状对不上;优先排查输入音频长度是否是 hop(

当你在 Transformers 中同时加载 CLIPTokenizer 与 CLIPTokenizerFast (模型 openai/clip-vit-base-patch32 )并对比同一段文本的 token 时,二者输出不一致,通常表现为 fast 版本多出 Ġ 或把 1 这类单字符数字拆得与

该报错通常出现在 Langfuse Cloud 上用 Python SDK v4 导出 GENERATION observation 时,子 generation 的 traceName 返回 null ,而同一 traceId 的根 observation 仍有 traceName 。优先排查是否