thought methods

最新推荐文章于 2025-06-15 21:41:35 发布
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本文提供了五个实用的沟通建议：确保每句话都言之有物；清晰表达背后的原因；将未知概念与已知问题联系起来；通过不同选项排除干扰；以及坚持用稳固的理由而非尝试的态度进行交流。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1 = every word say out should be solid; 

2 = tell them why;

I can not identify because;

I guess because;



3 = put something unknown into the known questions 

4 = exclude something through different choices;


5 = solid reasoning rather than try;

kingoverlord
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费马大定理 超级计算机,数学专业经典读物
weixin_39742958的博客
07-22 542
数学专业经典读物数学大师的经典Felix Klein 1849-1925(菲利克斯·克莱因)1，《Elementary Mathematics from an Advanced Standpoint》《高观点下的初等数学》(全3册),2，《Famous Problems of Elementary Geometry》《初等几何的著名问题》3，《Development of Mathematics ...
倡导无穷小微积分，理论自信来自何方？
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倡导无穷小微积分，理论自信来自何方？   关于无穷小微积分，要说的话很多，但是，必须有一些预备知识。为此，将基础微积分”后记”（Epilogue）附后，以便将来引用、讨论。袁萌   10月7日附：基础微积分后记（Epilogue) EPILOGUE（后记）How does theinfinitesimal calculus as developed in this book relate to t
KLINEMathematicalThoughtFromAncientToModernTimes3.pdf
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Mathematical Thought from Ancient to Modern Times, Vol 1
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古今数学思想.pdf 共4册
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《古今数学思想》是数学史的经典名著，初版以来其影响力一直长盛不衰。著作可谓博大精深，洋洋百万余言，阐述了从古代直到20世纪头几十年中的数学创造和发展，特别着重于主流数学的工作。大量一手资料的旁征博引，非常全面地提及各个历史时期的数学家特别是知名数学家的贡献，是《古今数学思想》的一大特色。《古今数学思想》所关心的还有：对数学本身的看法，不同时期中这种看法的改变，以及数学家对于他们自己成就的理解。本书体现了作者的深厚功力。
Assessing the Impact of Prompting, Persona, and Chain of Thought Methods on ChatGPT‘s Arithmetic Cap
步子哥的博客
12-27 847
总的来说，这篇论文通过实验评估了几种不同的方法对ChatGPT数学能力的影响，并得出了这些方法在提高模型性能方面的局限性。：设计了三种不同的方法——提示（prompting）、角色（persona）和思维链（Chain of Thought，CoT）——来影响ChatGPT的响应生成，并在选定的数据集上进行实验。：论文最后强调了继续探索新方法以增强语言模型在不同领域（包括数学）中的表现的重要性，并指出了未来研究的可能方向，包括更大的样本量、不同的模型架构和多样化的领域。
Different decoding methods for LLMs
连理o的博客
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Thoughtworks XStream介绍
Ant Ren的专栏
09-23 6230
Xsteam Intro XStream是thoughtworks开发的开源产品，采用的是xpp来进行xml和对象之间的转换。它不需要schema或其他的mapping文件就可以进行java对象和xml文件之间的转换，API调用起来非常方便，并且扩展功能强大。Offical site: http://xstream.codehaus.org/index.html   官方介绍：XStre
Faithful Logical Reasoning via Symbolic Chain-of-Thought
Scabbards_的博客
06-15 893
本研究提出符号思维链（Symbolic Chain-of-Thought, SymbCoT）框架，创新地将符号表达和逻辑规则与符号思维链提示相结合，以提高法学硕士的逻辑推理能力。具体来说，SymbCoT在主干LLM的基础上，将自然语言上下文翻译成符号格式，然后推导出一个循序渐进的方案，用符号逻辑规则来解决逻辑推理问题，然后由验证者来检查翻译和推理链。在FOL和CO符号表达的5个标准基准上的实验结果表明，SymbCoT在逻辑推理上显著增强了vanilla CoT。
Generic classes and methods
brucehongsen的博客
08-19 125
Generic classes (1) Generic methods (2) (3) The tricky code is <T extends Comparable>. Initially, I thought once we extends the Comparable interface, we have to @override compareTo() method. Af...
Buffer of Thoughts: Thought-Augmented Reasoning with Large Langu
06-08
### Buffer of Thoughts: Thought-Augmented Reasoning with Large Language Models #### 概述 "Buffer of Thoughts"（简称BoT）是一种新颖且多用途的思想增强推理方法，旨在提高大型语言模型（LLMs）在准确度、...
Computational Methods For DeepLearning
07-08
Deep learning turns up after many years of evolutions of information technology such ...technology, supercomputing, etc....Deep learning is a redhot technology at present, which is thought as a core t
苹果MM1: Methods, Analysis&Insights from Multimodal LLM Pre-traini
03-16
3. **链式思考提示**：MM1支持链式思考提示（chain-of-thought prompting），这是一种高级的自然语言处理技术，能够帮助模型进行逻辑推理和解决问题。 #### 五、结论 苹果公司的MM1研究展示了如何通过精细的数据...
提示词工程综述: PROMPT DESIGN AND ENGINEERING: INTRODUCTION AND ADVANCED METHODS
weixin_54878690的博客
08-15 2530
为了能够最大程度上挖掘大语言模型的潜力, 提示词工程的设计现在至关重要.提示词工程在生成式AI模型中是一个迅速发展的新兴学科, 主要是通过设计最优prompt来帮助生成式模型实现特定目标.
Buffer of Thoughts: Thought-Augmented Reasoning with Large Language Models思想缓冲:大型语言模型的思维增强推理
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进一步的分析表明，我们的BoT具有卓越的泛化能力和模型鲁棒性，而平均只需要多查询提示方法(例如，树/思想图)的12%的成本。我们的方法有三个关键优势:(i)准确性提高:通过共享的思想模板，我们可以自适应地实例化处理不同任务的高级思想，从而消除了从头开始构建推理结构的需要，从而提高了推理准确性。具体来说，我们设计了元缓冲区，这是一个轻量级的库，包含一系列通用的高级思想(思想模板)，这些思想是从不同的问题解决过程中提炼出来的，可以跨任务共享。4. 我们对10个具有挑战性的推理密集型任务进行了广泛的实验。
Agent-FLAN: Designing Data and Methods of Effective Agent Tuningfor Large Language Models
qq_52053775的博客
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在深入探讨语言智能体技术时，我们观察到利用LLMs（大型语言模型）的卓越能力来感知环境、决策并行动，已成为应对复杂现实问题的有效策略。目前的研究重心主要集中在提示工程及多个闭源LLMs（如GPT-4）的框架调度上，以达成智能体任务的执行。尽管这些研究在成果与灵活性上表现出色，但闭源LLMs高昂的财务成本及潜在的安全问题成为其进一步推广的障碍。近期，开源LLMs作为有力的替代方案崭露头角，并在多种应用中展现出积极的成果。
LLM 和生成式 AI 简介：LLM 架构、提示词工程和 LLM 配置 & 大型语言模型中的思维链（CoT）：介绍和应用
AI天才研究院
10-31 725
Attention is All You Need 是 Google 研究人员于 2017 年发表的一篇研究论文，其中介绍了 Transformer 模型，这是一种新颖的架构，彻底改变了自然语言处理 (NLP) 领域，并成为我们现在所知的AI大模型的基础 - 例如如 GPT、PaLM 等。作者证明，他们的模型在多项机器翻译任务上实现了最先进的性能，并且优于之前依赖 RNN 或 CNN 的模型。总的来说，及时的工程设计和理解不同模型的特征对于最大限度地提高语言模型在各种任务中的有效性起着至关重要的作用。
MPU9250九轴传感器数据融合：扩展卡尔曼滤波（EKF）算法解析与应用——以四元数、陀螺仪和加速度计为核心 · 四元数
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MPU9250 九轴传感器的工作原理及其应用背景，重点讲解了如何利用扩展卡尔曼滤波 (EKF) 进行数据融合。文中解释了选择四元数作为状态量、三轴陀螺仪的漂移作为控制量以及三轴加速度计和磁偏角作为观测量的原因。通过这种方式，在短时间尺度上优先信任陀螺仪提供的高精度角速度数据，而在长时间尺度上则依赖于加速度计提供的稳定姿态信息。此外，还提供了 Python 实现的简单 EKF 数据融合算法代码示例。 适合人群：对传感器数据融合感兴趣的电子工程技术人员、自动化控制领域的研究人员、从事机器人导航系统开发的技术人员。 使用场景及目标：适用于需要精确测量和稳定控制的场合，如无人机飞行控制系统、自动驾驶汽车的姿态感知模块、智能穿戴设备的动作捕捉单元等。目的是提高运动信息的准确性与稳定性。 其他说明：本文不仅理论阐述详尽，而且附有实际代码示例，便于读者理解和实践。对于希望深入了解传感器数据融合技术并掌握其实现细节的专业人士而言，是一份非常有价值的参考资料。
Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models
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By decomposing tasks into multiple steps, this technique encourages deeper understanding and more accurate predictions compared to traditional methods. For instance, when faced with multi-hop ...
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