--- title: "CoT-Lab: 人机协同思考实验室" emoji: "🤖" colorFrom: "blue" colorTo: "gray" sdk: "gradio" python_version: "3.13" sdk_version: "5.13.1" app_file: "app.py" models: - "deepseek-ai/DeepSeek-R1" tags: - "写作助手" - "多语言" license: "mit" --- # CoT-Lab: 人机协同思考实验室 [Huggingface空间 🤗](https://huggingface.co/spaces/Intelligent-Internet/CoT-Lab) | [GitHub仓库 🌐](https://github.com/Intelligent-Internet/CoT-Lab-Demo) [English README](README.md) **通过同步人类与AI的思考过程,实现深层次的认知对齐** 在一轮对话中跟随、学习、迭代思维链 ## 🌟 项目介绍 CoT-Lab是一个探索人机协作新范式的实验性界面,基于**认知负荷理论**和**主动学习**原则,致力于探索人与AI的"**思考伙伴**"关系。 - 🧠 **认知同步** 调节AI输出速度,匹配不同场景下的人类信息处理速度匹配 - ✍️ **思维编织** 人类主动参与AI的思维链 ** 探索性实验项目,正在积极开发中,欢迎讨论与反馈! ** ## 🛠 使用指南 ### 基本操作 1. **设置初始提示** 在输入框描述您的问题(例如"解释量子计算基础") 2. **调整认知参数** - ⏱ **思考同步速度**:词元/秒 - 5:朗读, 10:跟随, 50:跳读 - 📏 **人工思考节奏**:每X段落自动暂停(默认关闭 - 推荐主动学习场景使用) 3. **交互工作流** - 点击`生成`开始协同思考,跟随思考过程 - AI暂停时可编辑推理过程 - 或随时使用`Shift+Enter`暂停AI输出,进入思考、编辑模式 - 思考、编辑后,使用`Shift+Enter`交还控制权给AI ## 🧠 设计理念 - **认知负荷优化** 信息组块化(Chunking)适配工作记忆限制,序列化信息呈现降低视觉搜索带来的认知负荷 - **主动学习增强** 直接操作思维链,促进深度认知投入 - **分布式认知** 探索人机携作的问题解决范式 ## 📥 安装部署 如希望使用本地部署的大语言模型,您(暂时)需要克隆本项目并在本地运行。 **环境要求**:Python 3.11+ | 有效的[Deepseek API密钥](https://platform.deepseek.com/) 或其他OpenAI SDK兼容的API接口。 ```bash # 克隆仓库 git clone https://github.com/Intelligent-Internet/CoT-Lab-Demo cd CoT-Lab # 安装依赖 pip install -r requirements.txt # 配置环境 API_KEY=sk-**** API_URL=https://api.deepseek.com/beta API_MODEL=deepseek-reasoner # 启动应用 python app.py ``` ## 📄 许可协议 MIT License © 2024 [ii.inc] ## Contact yizhou@ii.inc (Dango233)