CoT-Labは、人間とコンピュータのコラボレーションにおける新しいパラダイムを探求するための実験的インターフェースです。CoT-Labは、Cognitive Load Theory（認知負荷理論）とActive Learning Principles（能動的学習原理）に基づき、「シンキング・パートナー」の創造を通じて、人間とAIの間の深い認知的連携を促進する。CoT-Labは現在活発な開発段階にあり、議論やフィードバックを歓迎します。
デモ：https://huggingface.co/spaces/Intelligent-Internet/CoT-Lab
機能一覧
- 認知同期AIの出力速度は人間の情報処理速度と同期しており、認知的負荷を軽減する。
- シナジスティック・シンキング・ウィーブ人間はAIの思考チェーンに積極的に参加し、AIの推論プロセスを編集する。
- 情報のチャンキングワーキングメモリーの制約に従って情報をブロックすることで、視覚的探索による認知的負荷が軽減される。
- アクティブ・ラーニングの強化インターフェイスを直接操作することで、より深い認知的関与を促します。
- 分散認知人間と機械のハイブリッド問題解決パラダイムの探求。
ヘルプの使用
設置プロセス
- クローン倉庫：
git clone https://github.com/Intelligent-Internet/CoT-Lab-Demo
cd CoT-Lab-Demo
- 依存関係のインストール：
pip install -r requirements.txt
- 設定環境を設定する。 Deepseek API Key または OpenAI SDK 互換 API。
export API_KEY=sk-****
export API_URL=https://api.deepseek.com/beta
export API_MODEL=deepseek-reasoner
- アプリケーションを起動する：
python app.py
使用プロセス
- 初期プロンプトの設定例：「量子コンピューティングの基礎について説明してください」）。
- 認知パラメータの調整：
- 思考同期スループット秒間生成数の設定 tokens 数量（例：5：音読、10：フォロー、50：閲覧）。
- 人間の思考のリズムXセグメントごとに自動ポーズを設定する（デフォルトはオフ、アクティブ・ラーニングに推奨）。
- インタラクティブなワークフロー：
- Generate（生成）」をクリックすると、共同思考が始まり、思考プロセスをたどることができる。
- AIが一時停止している間にAIの推論プロセスを編集するか、Shift+Enterキーを押していつでも一時停止できる。
- Shift+Enterをもう一度押して、コントロールをAIに戻す。
デザインコンセプト
- 認知負荷の最適化情報チャンキングによってワーキングメモリの制約に適応し、連続化された情報提示は視覚的検索による認知的負荷を軽減する。
- アクティブ・ラーニングの強化直接操作のインターフェースは、より深い認知的関与を促します。
- 分散認知人間と機械のハイブリッド問題解決パラダイムの探求。
