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 微调数据集来源： ([GabrielCheng/Drone-flight-monitoring-reasoning-SFT](https://huggingface.co/datasets/GabrielCheng/Drone-flight-monitoring-reasoning-SFT)) 
 
-注：微调数据集中只有问答文本数据，没有实时的飞行轨迹、环境信息等数据。所以模型不具备在真实动态场景中的实用性。仅用于展示微调训练的效果。
+注：微调数据集中只有问答文本数据，没有实时的飞行轨迹、环境信息等数据。所以模型不具备在真实动态场景中的实用性。仅用于展示形式化的微调训练的效果。
 
 ### 模型调用示例
 ```python
 from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline
+
 model_id = "GabrielCheng/Deepseek-r1-finetuned-drone-safty"
 model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id).to("cuda")
 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
 
 pipe = pipeline("text-generation", model=model, tokenizer=tokenizer)
 
-question = "如何通过飞行轨迹数据分析无人机操作过程中的风险控制是否有效?"
+question = "在低能见度环境下，如何利用飞行轨迹数据综合评估无人机的安全风险？"
 
 prompt = f"""以下指令描述了一项任务，并附带了相关背景信息。
 请用中文编写一个回复，以恰当地完成此任务请求。