Streamable_ ttp. py shows warning

用户使用 MCP Python SDK (1.13.1 版本) 运行 Streamable HTTP 服务器(基于 examples/servers/simple-streamablehttp-stateless/server.py 示例)时,遇到警告。错误发生在服务器已正常运行后,客户端出现连接断

用户使用 MCP Python SDK (1.13.1 版本) 运行 Streamable HTTP 服务器(基于 examples/servers/simple-streamablehttp-stateless/server.py 示例)时,遇到警告。错误发生在服务器已正常运行后,客户端出现连接断

用户运行 bitsandbytes 库(例如结合 transformers、accelerate 加载量化模型)时,在标准输出或日志中反复出现 FutureWarning。该警告不影响运行结果,但会造成日志污染,同时提示将来可能移除该 API。

用户在 RAGFlow 中运行 GraphRAG 知识图谱生成任务,配置了实体解析(Resolution)和社区检测(Community)。任务在实体解析完成候选对合并后,合并阶段崩溃,报错 RuntimeError: dictionary keys changed during iteration
![[Bug]: GLM-5(Sparse MLA / DSA 模型)无法在 sm80 GPU(A100/A800)上运行 — DeepGemm 硬依赖无 fallback](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/06/35021-5544c92b-768x403.jpg)
用户在运行 vLLM (latest main, commit 1391378) 加载 ZhipuAI/GLM-5-FP8 模型时触发。环境为 8x NVIDIA A800-SXM4-80GB (sm80, Ampere),PyTorch 2.7.0+cu126,CUDA 12.6。用户通过 vll
![[Intel XPU] `gemv_4bit` with NF4 has huge `bfloat16` error compared with `float16` on Intel Arc A770](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/06/1932-feeb299e-768x403.jpg)
用户在 Windows 11 系统(25H2 26200)的 Intel Arc A770 显卡上,使用 bitsandbytes 0.49.2 + PyTorch 2.11.0+xpu + triton-xpu 3.7.0 环境,运行 bitsandbytes.functional.gemv_4b
![[Feature]: Support OpenAI frontier models (gpt-5.5 / gpt-5.4) on bedrock-mantle via the /openai/v1/responses path](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/06/29463-acec6349-768x403.jpg)
用户在 LiteLLM 中调用 AWS Bedrock Mantle 上托管的 OpenAI 前沿模型( openai.gpt-5.5 、 openai.gpt-5.4 )时,触发如下错误。这些模型仅在 us-east-2 区域可用,且仅支持 Responses API( /openai/v1/re
![[Bug]: `redis-semantic` cache never produces semantic hits, `_get_cache_key_filter_expression` uses full request hash as RediSearch pre-filt](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/06/29086-12748e58-768x403.jpg)
用户在 LiteLLM 代理中配置了 cache_params.type: redis-semantic ,期望基于语义相似性(向量距离)命中缓存。但实际上,即使两个请求的语义高度相似(余弦距离约 0.008),缓存查找仍然返回 miss,请求被转发到模型并再次写入缓存。该问题在 LiteLLM 版
![[Bug]: GLM-5 tool calls in stream mode get error tool name](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/06/39757-790e149e-768x403.jpg)
用户在使用 vLLM 部署 GLM-5 或 GLM-5.1 模型(如 zai-org/GLM-5.1-FP8 ),开启 stream=True 进行工具调用(tool call)时,流式返回的 tool_calls[].function.name 出现错误或截断,导致下游工具调用逻辑失败。该问题在代

用户在装有 Intel D525 处理器的 Debian 14 系统上,通过 Docker 运行 Open WebUI v0.9.6。容器启动后立即被系统杀死(killed),没有任何正常日志输出。

用户在 Open WebUI v0.9.5 中配置了 SearXNG 作为网页搜索后端,搜索请求成功返回结果并在前端显示,但随后在“Querying”阶段失败,最终呈现“No sources found”且模型声称无法获取实时网络信息。该问题在 OpenAI GPT-5.5(通过 LiteLLM)和