k1.5  垂直领域优化：针对特定领域 （如医疗、法律）进行优化， 提供高精度结果。  长文本处理：擅长处理长文本 和复杂文档，适合专业场景。  定制化能力：支持用户自定义 训练和微调，适应特定需求。 Open AI o3 mini  小型化设计：轻量级模型， 适合资源有限的环境。  快速响应：优化推理速度， 适合实时交互场景。  通用性强：适用于多种自 然语言处理任务，如对话 DeepSeek R1引发全球关注 推理能力：核心突破，专项升级  推理能力 • 强化学习驱动：DeepSeek R1-Zero 是首个完全基于强化学习（RL） 训练的推理模型，无需任何监督微调（SFT）步骤，打破传统模型依 赖大量标注数据的惯例。DeepSeek-R1 采用强化学习作为核心训练 方法，显著提升了模型的推理能力和语言表达的可读性。 • 推理能力专项提升：在除了利用强化学习模型结合跨领域训练提升模 DeepSeek R1 的核心突破在于其通过强化学习驱动的推理能力。该 模型在训练过程中，通过强化学习技术，显著提升模型的推理能力， 使其在数学、编程和自然语言推理等任务上表现出色。 传统依赖： 大规模监督微调（SFT） 创新思路： 强化学习（RL）驱动  推理效率 • 长思维链支持：DeepSeek R1 支持长链推理，能够生成数万字的 思维链，显著提高复杂任务的推理准确性，其长链推理能力在数学、

其中： ass字幕⽂件input.ass中，有对应的位置的参数配置 其中： Alignment ：默认为 2 = 底部居中 就满⾜了我们希望的：字幕在底部居中的位置 微调左右间距和底部间距 再去微调左右间距和底部间距时 再去改动： MarginL, MarginR, MarginV ⽐如： MarginL, MarginR, MarginV MarginL, MarginR

知识链优化策略 • 应用形式逻辑原理 • 构建论证结构图 • 使用逻辑关系词强 化连接 • 构建多层次知识图谱 • 实施知识检索与集成 • 进行跨域知识映射 优化提示语链不仅在于提示语的微调，更在于逻辑链、知识链与创意链的有效整合与融合。通过整合这三条链 条，可以提升生成内容的逻辑严谨性、知识广度与创新深度，达到最佳平衡。 创意链优化策略 • 应用创造性思维技巧 • 实施概念重组与融合