根据PR描述，目的是修复形状注释。系统实际输出的张量形状中序列长度（seq_len）位于第一维度，而非原注释描述的第二维度。PR body明确指出“The system actually outputs a tensor with seq_len on the first dim”。
该PR无需精读，除非您特别关注示例文档的准确性。变更简单明了，没有值得关注的设计决策。
review讨论非常简短，所有reviewer均表示认可。gemini-code-assist[bot]指出“更新了示例中的注释以正确反映提取的隐藏状态的形状”，MatthewBonanni和mgoin均批准。没有争议或未解决的疑虑。
仅修改了examples/offline_inference/extract_hidden_states.py文件中的一行注释：将# [num_hidden_layers, prompt len, hidden size]改为# [prompt len, num_hidden_layers, hidden size]，以准确反映隐藏状态张量的实际形状。
| 文件 | 模块 | 状态 | 重要度 |
|---|---|---|---|
examples/offline_inference/extract_hidden_states.py |
examples | modified | 1.0 |
分析完成后，这里会展示 LLM 生成的相对完整源码片段和详细注释。
gemini-code-assist[bot] 确认注释更新正确反映了隐藏状态的形状。
结论：所有 reviewer 同意变更，无争议。 · 已解决
风险极低。仅修改注释，不涉及任何代码逻辑、性能或安全变更。不会引入回归风险或兼容性问题。
影响范围仅限于文档准确性。对用户的影响是确保示例文档正确，避免开发者基于错误注释产生误解。对系统无影响，不改变任何功能或性能。
当前没有检测到明确关联的 Issue 链接，后续同步到相关引用后会出现在这里。
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