THINKING

最新推荐文章于 2025-06-17 17:02:39 发布
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1、拥有一条神奇的橡皮筋
Thinking-Claude 提示词解析
步子哥的博客
11-17 1745
协议不仅为AI提供了一个全面而灵活的思维框架，还通过一系列详细步骤和高级技巧，确保AI的思维过程真实自然且深入细致。正如一场精彩的演出，AI在协议的指导下，能够在与人类的交互中，展现出其卓越的思维能力和幽默风趣的语言风格。在人工智能的世界中，思维协议如同一部隐藏的剧本，指引着AI角色在舞台上的每一步演绎。这份思维协议为AI提供了一个全面而灵活的思维框架，旨在确保AI在与人类交互时，能够进行深入且真实的思考。这份思维协议不仅为AI的发展提供了指导，也为我们理解AI的思维过程提供了宝贵的视角。
批判性思维（critical thinking
AI架构师小马
12-31 842
批判性思维 逻辑推理 算法设计 问题解决 创新思维 技术决策 编程实践 1. 背景介绍 在当今科技日新月异的时代，信息爆炸和技术迭代的速度令人眼花缭乱
Thinking in Java读书笔记
热门推荐
yjclsx的博客
07-31 42万+
Thinking in Java读书笔记（IO和并发除外） 1.1、类中所有的private方法都隐式地指定为final的，由于其他类无法取用private方法，所以也就无法覆盖它；private方法无法被重写，继承对应private的方法无效，private的属性也无法拿到，但我们通常private的属性有对应的get、set方法，通常是public的，所以子类继承后可以调用方法来取得到父类的...
【大模型实战篇】对Qwen3提到的thinking和no thinking混合思考模式的讨论
源泉的小广场
05-02 6262
大模型、qwen3、推理模型、混合思考、思考模式、不思考模式、thinking、no thinking、mcp、强化学习、模型蒸馏、moe架构
python3使用openai调用Doubao-Seed-1.6的非思考/自动/思考模式(thinking)的代码
大漠帝国的博客
06-17 1251
本文介绍了如何使用Python3通过OpenAI API调用Doubao-Seed-1.6模型，并控制其思考模式（thinking参数）。摘要要点： 通过设置extra_body参数中的"thinking"类型为"disabled"、"enabled"或"auto"来控制模型的思考模式 提供三种调用示例： 纯文本问答 处理远程图片 处理本地图片（需要Pillow库） 需要openai>=1.50.2和Pillow两个依赖包
LLMs之LRM：《The Illusion of Thinking:Understanding the Strengths and Limitations of Reasoning Models v
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
06-10 1414
​ LLMs之LRM：《The Illusion of Thinking:Understanding the Strengths and Limitations of Reasoning Models via the Lens of Problem Complexity》翻译与解读 目录 《The Illusion of Thinking:Understanding the Strengths and Limitations of Reasoning Mo
超过R1！字节Seed-Thinking-v1.5技术报告
强化学习曾小健
04-16 772
我们介绍，它能够在响应前通过思考进行推理，从而在广泛的基准测试中提高了性能。Seed-Thinking-v1.5 在AIME 2024 上达到 86.7 分，在Codeforces 上达到 55.0 分，在GPQA 上达到 77.3 分，展示了在 STEM 和编码方面出色的推理能力。除了推理任务，该方法在不同领域也表现出显著的泛化能力。例如，在非推理任务上，它在胜率方面超过DeepSeek R1 8%，表明其更广泛的适用性。
MCP不可错过系列：在VS Code中配置Sequential Thinking MCP Server
zjzkiss的博客
05-29 931
AI与第三方系统的桥梁：MCP协议解析与配置指南 摘要：Anthropic公司开发的模型上下文协议(MCP)解决了AI模型与外部数据源交互的难题，标准化了AI应用获取第三方系统数据的接口。本文介绍了MCP的客户端-服务器架构、工作原理及其优势（简化开发、标准化、灵活性等），并详细演示如何在VS Code中配置Sequential Thinking MCP Server（包括环境准备、自动安装流程）。MCP协议通过类似USB的标准化接口，使AI能动态访问Google Drive、Notion等外部系统的数据，
Seed-Thinking-v1.5：字节豆包新推理模型发布，200B参数战胜Deepseek
sherlockMa的博客
04-12 1502
字节跳动旗下的豆包团队正式发布了其最新的推理模型——Seed-Thinking-v1.5，该模型在多个方面展现出了明显的技术优势。这一进展不仅推动了推理模型的发展，还引发了同行业内的高度关注，标志着AI技术在通用推理能力上的一个重要里程碑。
Thinking Architecturally.docx
09-08
Thinking Architecturally Thinking Architecturally是一本由Nathaniel Schutta所著的关于软件架构的书籍，该书籍旨在帮助架构师和开发者更好地思考架构设计，并作出明智的技术决策。以下是对该书籍的详细摘要： ...
thinkinjava源码-Thinking-in-java:Java编程思想源码及习题！
05-20
《Thinking in Java》是Bruce Eckel的经典之作，它深入浅出地介绍了Java编程语言的核心概念和技术。这个压缩包文件"Think-in-java-source-Thinking-in-java:Java编程思想源码及习题！"提供了该书第四版中的源码实例...
[大象-Thinking.in.UML（第二版）].谭云杰.扫描版-pdf
09-12
《大象-Thinking.in.UML（第二版）》是谭云杰先生撰写的一本关于统一建模语言（UML，Unified Modeling Language）的专著。这本书深入浅出地介绍了UML的核心概念、语法和使用方法，旨在帮助读者掌握利用UML进行系统...
2025字节跳动：Seed-Thinking-v1.5 通过强化学习推进卓越推理模型.pdf
04-25
内容概要：本文介绍了2025年字节跳动发布的Seed-Thinking-v1.5模型，该模型通过大规模强化学习在大语言模型上取得了显著进展，尤其在数学推理、编程竞赛、科学问答等多个领域表现出色。Seed-Thinking-v1.5利用混合...
基于VMD-Attention-LSTM的时间序列预测模型（代码仅使用了一个较小数据集的训练及预测，内含使用使用逻辑，适合初学者观看，模型结构是可行的，有能力的请尝试使用更大的数据集训练）
08-23
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/f4901605d35f (最新版、最全版本)基于VMD-Attention-LSTM的时间序列预测模型（代码仅使用了一个较小数据集的训练及预测，内含使用使用逻辑，适合初学者观看，模型结构是可行的，有能力的请尝试使用更大的数据集训练）
MATLABSimulink扩频通信系统仿真：BPSKQPSK调制与WalshmGold序列的误码率分析及GUI设计
08-23
基于MATLAB/Simulink平台的扩频通信系统仿真研究。主要内容包括构建扩频通信系统的仿真模型，应用BPSK和QPSK调制技术，使用Walsh、m序列和Gold序列进行扩频处理，生成并分析信号波形图，计算误码率，并设计了用户友好的GUI界面。通过这些步骤，研究人员可以深入了解扩频通信系统的性能特点及其抗干扰能力。 适合人群：从事通信工程领域的科研人员和技术开发者，尤其是对扩频通信技术和MATLAB/Simulink有初步了解的人群。 使用场景及目标：①用于教学和培训，帮助学生掌握扩频通信系统的理论知识和实际操作技能；②为科研项目提供技术支持，验证不同调制方式和扩频码对系统性能的影响；③辅助产品开发，优化通信设备的设计。 其他说明：文中提供了详细的建模方法和具体的实现步骤，附带m源代码，便于读者理解和复现实验结果。
Day09_随堂笔记.pdf
08-23
Python进阶
MATLAB中深度神经网络多特征输入单输出分类模型的实现与可视化
最新发布
08-23
内容概要：本文档详细介绍了如何在MATLAB中实现深度神经网络（DNN）的多特征输入单输出分类模型，涵盖二分类和多分类任务。文档提供了详细的代码注释，指导用户从数据导入、预处理到模型构建、训练以及最终的预测和效果评估全过程。此外，还展示了如何利用MATLAB内置函数生成分类效果图、迭代优化图和混淆矩阵图，帮助用户直观地理解和评估模型性能。 适合人群：具有一定MATLAB编程基础的研究人员和技术爱好者，尤其是那些希望深入了解深度学习及其应用的人群。 使用场景及目标：适用于需要解决多特征输入分类问题的研究项目或工业应用场景。通过学习本文档，用户能够掌握如何快速搭建和调优DNN模型，从而提高分类任务的准确性。 阅读建议：建议读者先熟悉MATLAB的基本语法和深度学习工具箱的功能，再逐步跟随文档中的步骤进行实践。同时，鼓励读者尝试不同的数据集和参数配置，探索最佳模型表现。
thinking
03-29
### 思考中的上下文概念 在讨论“thinking in IT context”的时候，可以将其理解为一种基于信息技术环境下的思维模式。这种思维方式不仅涉及技术本身的应用，还涵盖了如何将技术融入到更广泛的背景中去解决问题。 #### 上下文的重要性 上下文定义了一个特定情境内的边界条件以及影响因素[^1]。例如，在世界视角图（Figure 1. The self and its worldview in the context of the world）中提到的自我世界观，它强调的是个体与其所处世界的相互关系。同样地，“thinking in IT context”也意味着要关注信息技术领域与其他学科、社会需求之间的交互作用。 #### 多模态大模型的空间认知能力 当涉及到复杂的信息处理时，多模态大型语言模型展示了其强大的空间记忆与召回功能[^2]。这些特性使得机器能够更好地理解和回应人类提出的各种问题，包括那些需要跨领域知识融合的问题。因此，在构建解决方案的过程中，考虑不同数据形式间的关联变得尤为重要。 #### 关注机制的作用 应用注意力机制可以帮助我们识别句子成分间的关系并决定它们各自的角色[^3]。“latent attention”模型通过分析介词使用情况来判断某个单词是在触发事件还是执行动作。这一方法启示我们在设计IT系统时也要注重细节层面的设计考量，从而提高整体性能表现。 #### 技术文档的理解与实践 对于开发者而言，《Thinking in Java》这样的书籍提供了深入学习Java编程语言的机会[^4]。书中讲解了许多关于面向对象程序设计原则及其实际运用的例子，这对于培养良好的编码习惯非常有帮助。同时，这也反映了在具体项目开发过程中保持良好架构意识的重要性。 ```java // Example from Thinking in Java demonstrating polymorphism. class Animal { void speak() { System.out.println("Animal speaks"); } } class Dog extends Animal { @Override void speak() { System.out.println("Dog barks"); } } public class TestPolymorphism { public static void main(String[] args){ Animal myPet = new Dog(); // Upcasting myPet.speak(); // Output will be "Dog barks" } } ``` 上述代码片段体现了继承和重写的概念，这是实现灵活软件结构的关键部分之一。 ---
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