CoT-Lab: 인간과 컴퓨터의 협업에 대한 반복적 사고를 탐구하기 위한 실험적 대화 도구

일반 소개

CoT-Lab은 인간과 컴퓨터 협업의 새로운 패러다임을 탐구하기 위한 실험적인 인터페이스입니다. 인지 부하 이론과 능동적 학습 원리를 기반으로 하는 CoT-Lab은 '사고 파트너'를 만들어 인간과 AI 간의 깊은 인지적 연계를 촉진합니다. 이 프로젝트는 AI 결과의 느린 출력을 인간의 정보 처리 속도와 동기화하여 인간의 인지적 참여를 향상시키고 인터페이스를 직접 조작함으로써 더 깊은 인지적 참여를 촉진하는 것을 목표로 하며, 현재 활발한 개발 단계에 있으며 토론과 피드백을 환영합니다.

데모: https://huggingface.co/spaces/Intelligent-Internet/CoT-Lab

기능 목록

인지 동기화AI 출력 속도가 인간의 정보 처리 속도와 동기화되어 인지 부하를 줄입니다.
시너지 사고의 직조인간은 AI의 사고 체인에 적극적으로 참여하여 AI의 추론 과정을 편집합니다.
정보 덩어리작업 기억 제약에 따라 정보를 차단하면 시각적 검색으로 인한 인지 부하를 줄일 수 있습니다.
능동적 학습 향상인터페이스를 직접 조작하여 더 깊은 인지적 참여를 촉진합니다.
분산 인지인간과 기계의 하이브리드 문제 해결 패러다임 살펴보기.

도움말 사용

설치 프로세스

클론 창고::

   git clone https://github.com/Intelligent-Internet/CoT-Lab-Demo
cd CoT-Lab-Demo

종속성 설치::

   pip install -r requirements.txt

구성 환경: 유효 Deepseek API 키 또는 OpenAI SDK 호환 API.

   export API_KEY=sk-****
export API_URL=https://api.deepseek.com/beta
export API_MODEL=deepseek-reasoner

애플리케이션 실행::

   python app.py

사용 프로세스

초기 프롬프트 설정입력 상자에 프롬프트를 설명합니다(예: "양자 컴퓨팅의 기초에 대해 설명하세요").
인지 매개변수 조정::
- 사고 동기화 처리량초당 생성 횟수 설정하기 토큰 수량(예: 5: 소리 내어 읽기, 10: 팔로우, 50: 찾아보기).
- 인간 사고의 리듬X 세그먼트마다 자동 일시 중지 설정(기본값은 꺼짐, 능동적 학습에 권장).
대화형 워크플로::
- '생성'을 클릭하여 협업적 사고를 시작하고 사고 과정을 따르세요.
- AI가 일시 중지된 상태에서 AI의 추론 프로세스를 편집하거나 언제든지 Shift+Enter를 눌러 일시 중지할 수 있습니다.
- Shift+Enter를 다시 눌러 AI에게 제어권을 되돌리세요.

디자인 컨셉

인지 부하 최적화정보 청크, 직렬화된 정보 표시를 통해 작업 기억의 제약에 적응하면 시각적 검색으로 인한 인지 부하를 줄일 수 있습니다.
능동적 학습 향상직접 조작 인터페이스는 더 깊은 인지적 참여를 촉진합니다.
분산 인지인간과 기계의 하이브리드 문제 해결 패러다임 살펴보기.