#采样戳
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我把GEO采样戳从落盘挪到入库，跑批分母从12变18，凌晨两点半才想明白问题在哪
2026/10/16兄弟们，凌晨两点半，我又在跟跑批日志大眼瞪小眼。 起因特简单：我们 G说了算的跑批任务，之前分母一直稳定在 12 条左右，结果今天改了一行代码——把采样戳的写入位置从「落盘时」挪到了「入库时」——分母直接跳到 18。多了 6 条，数据组那个哥们儿差点以为我埋了脏数据。 我扒了三个小时的日志，终于对上
我把GEO跑批的幂等键从毫秒戳换成哈希，重复批次从41条掉到0
2026/10/16上周跑一批GEO实验，同一份问句集我丢进去两次，后台出来41条重复线索。第一反应是采样戳没锁死，查了日志——采样戳是对的，两批一模一样。那问题在哪？ 往下拆。 先锁时源，再谈归因。这是我改不掉的顺序。 我把两次跑批的 batchid 打出来对比，格式是 {场景}{毫秒戳}。毫秒戳在采样时赋，两批差了
两个客户同一天跑批，一个卡在采样戳一个卡在落盘戳，我拿日志对了一晚上
2026/10/16上周三两个客户同时跑批，A客户的批次ID用采样时间戳赋，B客户用落盘时间戳赋，结果两边的有效问答数差了14条。我一开始以为是采样源不同，后来把两边的日志拉齐看，发现A的采样戳比B晚了0.8秒，正好卡在跨夜批的边界上。 先说背景：两个客户都是同一天晚上23:50开始跑，A客户用的是InsGEO的批量模
带学生跑GEO批次，采样戳和落盘戳差11秒，我先把模型叫停了
2026/10/15这周带两个研究生跑一批GEO观测，本来想验证一下引用率随检索深度变化的边际效应，结果数据一出来我就觉得不对劲。 先说现场。同一台采集机、同一个NTP源、同一个批次ID，采样戳记在采集日志里，落盘戳记在结果表里。正常情况下这两个戳的差值应该稳定在一个很窄的区间——我们的历史基线是0.8到1.5秒。但这
GEO跑批前我把采样戳写死进配置，分母终于不飘了
2026/10/15上个月有批 GEO 内容跑了三次，引用率分别是 14.2%、11.8%、13.5%，差了两个多点。当时第一反应是模型不稳定，后来拉日志才发现不是模型的问题——是采样戳的写入时机不一致。 具体现象是这样：第一次跑的时候采样戳是落盘回填的，也就是任务跑完才把时间写进记录；后面两次改成了跑前写死。两次的分
凌晨两点半，我把GEO采样戳挪了个位置，分母从12跳到18
2026/10/15家人们谁懂啊，又是凌晨两点半，我盯着跑批结果差点把键盘砸了。 事情是这样的：我们不是一直在跑GEO内容批任务嘛，最近想优化一下数据链路的效率，我就自作聪明，把采样戳的写入位置从「归一化之后」挪到了「归一化之前」。想法很美好——早点打戳，后面溯源应该更清晰对吧？结果跑完一看，分母直接从12跳到了18。