1，Whisper+GPT（DeepSeek）做音视频双语字幕；
2，GPT/DeepSeek/AI Studio+Xmind做脑图；
3，AI总结视频纲要的核心流程和技术；
4，google gemini2.0对于视频的理解和推理属于最强，对画面的识别和推理，目前对于流媒体的处理大部分原因取决于算力，而不是技术；
5，AI智能体如何创建和训练？
AI的一些学习和思考：
一，DeepSeek的推理问题；
1，DeepSeek-R1的推理模型输出时不能消除推理模块，如果不想让其推理，用V3模型。
2，DeepSeek-R1的推理部分可以通过Prompt的严谨性去减少推理的长度。例如：
（1），原始：1+1等于几？
（2），优化后：1+1等于几，仅通过数学算数的方式进行回答即可。
二，DeepSeek的输入缓存命中问题；
1，缓存命中时针对用户输入时的提示词进行缓存的，如果用户问了一个问题，然后相同的问题再向大模型问第二遍，那么系统会通过磁盘中的缓存直接输出第一次问时候的答案；
2，缓存命中对输入提示词有很强的要求，例如标点符号的不同或者空格的多少，都会影响缓存命中机制，具体如何命中需要看deepseek官方文档；
3，缓存命中后通常都是从缓存磁盘中读取然后输出，这样减少了重复计算、节省了GPU资源、输出速度很快。