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 1742
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 6255
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 1250
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 1412
​ 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
05-29 930
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...
用python实现的DBSCAN聚类(一种基于密度的聚类算法)，并且将分布打印在二维平面.zip
08-23
用python实现的DBSCAN聚类(一种基于密度的聚类算法)，并且将分布打印在二维平面.zip
鲸鱼优化算法(WOA)在机器学习分类、回归及时间序列预测中的应用与MATLAB代码实践 v2.0
08-23
鲸鱼优化算法（WOA）及其在分类、回归和时序预测中的应用。首先简述了WOA的基本原理，即通过模拟鲸鱼的捕食行为来进行全局搜索和局部优化。接着分别讨论了WOA在不同机器学习模型中的应用，如支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、随机森林(RF)、极限学习机(ELM)等多种模型的参数优化，以及在时序预测中与LSTM、GRU等深度学习模型的结合。最后提供了具体的MATLAB代码示例，展示了如何使用WOA优化SVM模型进行分类预测，并强调了代码的通用性和灵活性，便于用户根据自己的数据集进行修改和扩展。 适用人群：对机器学习有一定了解的研究人员和技术爱好者，尤其是那些希望深入了解优化算法在机器学习中应用的人群。 使用场景及目标：① 提升现有机器学习模型的预测性能；② 学习如何使用WOA优化各种类型的机器学习模型；③ 掌握MATLAB环境下相关模型的代码实现。 其他说明：文中提供的代码为简化版本，实际应用时需根据具体情况调整参数配置和数据预处理步骤。此外，还鼓励读者探索更多优化算法与机器学习模型的组合方式，以应对不同的应用场景。
PLC编程中绝对运动指令的实现与优化(西门子200smart与威纶通触摸屏)
最新发布
08-23
绝对运动指令 MoveAbsolute 在西门子200smart PLC 和威纶通触摸屏上的实现方法。主要内容涵盖梯形加减速控制、PLS 脉冲指令的手动编写、正反向运动控制、回原点功能以及减速停止功能的具体实现细节。作者分享了在开发过程中遇到的问题及其解决方案，如脉冲丢失、方向切换、回原点搜索模式等，并指出了当前版本存在的不足之处，即不支持超驰功能。 适合人群：PLC 编程初学者、自动化设备开发者、工业控制系统工程师。 使用场景及目标：适用于需要精确控制电机运动的应用场合，如生产线自动化、数控机床等领域。主要目标是帮助读者掌握绝对运动指令的底层实现原理，提高对PLC编程的理解和技术水平。 其他说明：文中提供了详细的代码片段和注释，有助于读者更好地理解和实践相关技术。同时提醒读者注意实际应用中的潜在问题，如输出口反冲等。
机器人开发教程-ROS 进行 SLAM 建图和机器人运动控制
08-23
机器人开发教程——ROS 进行 SLAM 建图和机器人运动控制 环境准备 确保你的开发环境已安装 ROS Noetic 或更高版本，并且安装了适用于 ROS 的 SLAM 和 Moveit2.0 软件包。 创建工作空间和包 mkdir -p ~/catkin_ws/src cd ~/catkin_ws/src catkin_create_pkg my_slam_package std_msgs rospy roscpp cd ~/catkin_ws catkin_make source devel/setup.bash 启动 SLAM 算法 roslaunch my_slam_package slam.launch 保存地图 rosrun map_server map_saver -f my_map 读取地图 在 my_slam_package/launch 目录下创建 map.launch 文件： <launch> <node name="map_server" pkg="map_server" type="map_server" args="my_map.yaml"/> </launch> 启动地图服务器 roslaunch my_slam_package map.launch 控制机器人运动 使用 teleop_twist_keyboard 包控制机器人运动： rosrun teleop_twist_keyboard teleop_twist_keyboard.py 注意事项 确保激光雷达数据正确发布到 /scan 话题。 根据实际机器人调整 SLAM 参数。 在 RViz 中查看地图和机器人位置。
thinking
03-29
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...
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