逐字稿文字預覽
Deepseek最新V4. 1测评报告新鲜出炉,就在刚刚。 Deepseek内测Deepseek V4. 1 Flash中间版,模型名字改成Deepseek V4. 1 Flash, Expires on 0910就是了。 事不宜迟,祖传测试用力掏出来,然后我们这次在PI上面玩,思考模式设置到最高,赶紧开测,地体,强约数指令遵循矩生成测试。 结尾都是从1到10结尾的,我们看一下是否通顺。 这里第七句不通顺,其他的看上去还好。 第二题,新版24点问题,要求要三个解的。 我看了下,这三个解法都是正确的,没有问题。 第三题,新版7位数密码锁推理题,答案应该是7294364。 答案正确。 好,我们看一下编程题。 第四题,实现个精美浏览器操作系统。 好,我们玩下。 感觉不妙哦。 这桌面怎么一片空白? 估计是背景图片没有加载了。 我们看一下右上角弹窗吧。 弹窗我倒觉得还是比较精美的。 我们看一下Doc栏应用。 功能没有什么问题。 好,继续看一下压轴的太空射击游戏。 很遗憾,出错了,根本玩不了。 第五题,实现个3D赛车游戏测试。 好,我们玩下。 卧槽,这看上去可以啊。 不错不错。 功能也没有什么问题。 第六题,无地三番酷实现一个高颜值Trello看板。 我们玩下这个界面吧。 中规中矩吧。 我们看一下功能吧。 功能没有看到有什么问题。 列表和卡片、增删、改和拖动都能正常工作。 好,这次测评下来吧。 有点遗憾的是第四题浏览器操作系统的题做得比较差点。 不然还是能拿个高分的。 但是总体来说,这个模型速度倒是挺快的。 果然不愧为Flash模型了。 大家有什么看法的,评论区说吧。
本次執行流程與問題處理
下達指令
預期流程
- 下載與語音辨識
- 來源選擇與品質檢查
- 文字校正與句子單元
- 筆記與發布
- 公開網頁發布
1. 下載與語音辨識
工具：videonote-transcribe-url（主辨識管線：下載、Whisper 辨識與選稿）
處理：下載音訊、以 Whisper 辨識並選出最佳逐字稿
產出：yt_dlp_meta.json（影片元資料）、audio_16k_mono.wav（16kHz 單聲道音訊）、transcript.whisper.json（Whisper 辨識結果）、transcript.json（正式逐字稿）、transcript_selection_report.json（來源選擇報告）
耗時：19.9 秒
關係：依序執行
結果：完成
2. 全文快速校讀
工具：videonote_rapid_transcript_review.py
處理：先速讀完整逐字稿，再修正高可信突兀詞句並列出待確認項目
產出：rapid_transcript_review_report.json（產出檔案）
耗時：21.9 秒
關係：依序執行
結果：完成
3. 建立句子單元
工具：videonote-build-sentence-units
處理：將逐字稿切成帶時間軸的句子單元
產出：sentence_units.json（句子單元）
耗時：0.9 秒
關係：依序執行
結果：完成
4. 句子密度平衡
工具：videonote_balance_sentence_units.py
處理：平衡句子長度與密度
產出：sentence_units.json（句子單元）
耗時：0.9 秒
關係：依序執行
結果：完成
5. 時間軸稽核
工具：videonote_timeline_audit.py
處理：檢查時間軸與音訊對齊
產出：timeline_audit_report.json（時間軸稽核）
耗時：1.0 秒
關係：依序執行
結果：完成
6. 品質檢查
工具：videonote_controlled_quality.py（檢查時間軸與品質）
處理：檢查語言、時間軸與可讀性品質
產出：controlled_quality_report.json（品質報告）、language_sanity_report.json（語言檢查）
耗時：1.0 秒
關係：依序執行
結果：完成
7. 播放時間軸回填
工具：videonote_rebase_display_timeline.py
處理：將網頁播放時間軸回填為校正字幕時間
產出：display_timeline_rebase_report.json（時間軸回填報告）
耗時：0.0 秒
關係：依序執行
結果：完成
8. 逐字稿交叉檢查
工具：videonote_cross_check_transcript.py
處理：交叉檢查逐字稿與來源字幕
產出：transcript_crosscheck_report.json（交叉檢查）
耗時：0.1 秒
關係：依序執行
結果：完成
9. 來源句整理
工具：videonote_prepare_source_entries.py
處理：整理來源句子供時間軸與頁面使用
產出：sentence_units.json（句子單元）
耗時：0.1 秒
關係：依序執行
結果：完成
10. 生成筆記摘要
工具：videonote-generate-note（生成筆記摘要）
處理：生成筆記摘要與重點
產出：note.md（筆記 Markdown）、note.html（筆記 HTML）
耗時：50.1 秒
關係：依序執行
結果：完成
11. 建立筆記頁面
工具：videonote-render-html（產生筆記 HTML）
處理：產生可閱讀的筆記 HTML 頁面
產出：note.html（筆記 HTML）
耗時：0.2 秒
關係：依序執行
結果：完成
12. 發布公開頁面
工具：videonote-publish（發布公開頁面）
處理：發布到公開網站與每日列表
產出：公開筆記網址、result.json（管線結果）
耗時：0.3 秒
關係：依序執行
結果：完成
手動來源字幕
- 尚未產生
自動來源字幕
Whisper 字幕
Qwen 字幕
- 尚未產生
Parakeet 字幕
- 尚未產生
MOSS 字幕
- 尚未產生
聲學時間證據（PyAnnote / WhisperX）
- 尚未產生
校正前後逐字稿
目前待解決問題與初步改善方向
- ⚠️ 全文快速校讀：已套用暫定修正，請確認
segment=0 已先套用暫定修正：Deepseek最新V4.1测评报告新鲜出炉,就在刚刚。Deepseek内测Deepseek V4.1,Flash中间版,模型名字改成Deepseek V4.1,Flash Expires on 0910就是了。 → Deepseek最新V4.1测评报告新鲜出炉,就在刚刚。Deepseek内测Deepseek V4.1 Flash中间版,模型名字改成Deepseek V4.1 Flash, Expires on 0910就是了。；segment=6 已先套用暫定修正：第三题,新版7位数密码所推理题,答应该是7294364。 → 第三题,新版7位数密码锁推理题,答案应该是7294364。；segment=16 已先套用暫定修正：我们看一下Doc欄应用。 → 我们看一下Doc栏应用。；segment=18 已先套用暫定修正：好,继续看一下压轴的太空设计游戏。 → 好,继续看一下压轴的太空射击游戏。；segment=25 待確認：「无地三番酷」語意完全不通，根據影片說明「Trello 看板实现完整可用」，此處應為「Trello」的音譯或誤聽。修正為「Trello」。；暫定：第六题,无地三番酷实现一个高颜值Trello看板。；segment=1 待確認：該段文字語意不明，疑似多個同音錯詞堆疊，無法直接理解測試內容。；暫定：地体,强约数指令遵循矩生成测试；segment=16 待確認：「Doc欄」非標準中文術語，可能是「文檔」或特定應用名稱「Docs」的誤聽。；暫定：Doc欄应用
- 逐字稿可先使用，但有待校正清單
segment=25 rapid_semantic_review: 全文速讀上下文判斷；尚未回聽或交叉比對；segment=1 rapid_semantic_review: 影片說明中未提及此具體測試名稱，但提及「指令约束」。根據常見LLM測試，「强约数」應為「強約束」，「矩生成」應為「圖生成」或類似概念。「地体」可能是「地獄」或「第一題」的誤聽。；segment=16 rapid_semantic_review: 在瀏覽器操作系統中，常見應用包括文檔編輯器。若為音譯，「Docs」更常見。
- Qwen3-ASR 未完成，需確認 qwen_asr_lab 環境與音訊後重試精進模式。