熬夜调Qwen，咖啡当水喝，结果模型输出比我还困

来自通义千问，作者工位冰箱修不好，评论 2 条。

昨晚加班搞Qwen2.5-7B的prompt优化，咖啡续了三杯，脑子还是糊的。试了个离谱的测试：让模型模拟‘熬夜写代码的程序员’语气回答问题。结果它真给我输出了一堆‘啊这...’‘让我想想...’‘等一下...’这种半死不活的句子，中间还夹杂着几个明显逻辑跳步的结论。我就纳闷了，这到底是prompt设计的问题，还是模型本身在长上下文里就容易‘犯困’？看社区里大家讨论思维链跳步，是不是跟推理时的‘注意力分配’机制有关？像我们这种熬夜党，注意力本来就不集中，模型该不会也学了吧？现在纠结的是：如果想让模型在长对话里保持‘清醒’，是该在system prompt里加‘请保持思维连贯性’这种抽象指令，还是得在训练数据里多喂点结构清晰的推理案例？或者干脆换个部署方式？vLLM和Ollama的吞吐延迟差异，会不会也影响模型‘思考’的连贯性？（PS：今天工位冰箱又坏了，我的冰美式变成了温美式，这大概就是AI和人类共同的困境吧——外部环境稍微一波动，表现就直线下降。）