Atom Of Thoughts
思考の原子は、分解 - 収縮メカニズムに基づく推論フレームワークで、複雑な問題を原子化された思考ユニットに分解して体系的に検証し、完全版と軽量版の2種類のツールを提供します。
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思考の原子とは?
思考の原子は、分解推論に基づくツールで、複雑な問題を独立した再利用可能な原子レベルの思考ユニットに分解することで問題を解決します。思考の原子をどのように使用する?
思考の原子を使用するには、前提、推論、仮説、検証、結論を定義し、段階的に問題の解決策を構築する必要があります。適用シナリオ
複雑な問題の解決、多視点で検証された仮説の生成、および意思決定の正確性を確保するタスクに適しています。主要機能
完全版思考の原子深い分析と複雑な問題の解決をサポートする包括的なツール。
軽量版思考の原子速度と効率を最適化した簡略版。
分解メカニズム複雑な原子をより小さいサブ原子に分解し、段階的な検証を容易にします。
収縮メカニズム検証が完了した後、サブ原子を元の原子に統合します。
自動終了メカニズム最大深度に達したか、高い信頼度の結論が見つかったときに自動的に終了します。
利点と制限
利点
複雑な多視点検証をサポート
論理エラーの可能性を減らす
依存関係を明確に追跡
制限
初期設定が複雑になる可能性がある
単純な問題に対しては効率が低い可能性がある
使い方
前提を定義する
問題の基本的な仮定と既知の情報を決定します。
推論を作成する
前提に基づいて新しい論理関係を導き出します。
仮説を提案する
推論に基づいて可能な解決策を生成します。
仮説を検証する
実験または計算によって仮説の有効性を検証します。
結論を導き出す
検証結果に基づいて最終的な結論を生成します。
使用例
ケース1:数学問題の解決仮説の分解と検証を通じて段階的に数学の難問を解決します。
ケース2:ビジネスレポートの生成AOTを利用して多角的なビジネス分析レポートを生成します。
よくある質問
思考の原子は単純な日常のタスクに適していますか?
AOTの終了状態をどのように確認しますか?
AOTの最大深度をカスタマイズできますか?
関連リソース
公式ドキュメント
詳細な使用説明とAPIドキュメント。
GitHubリポジトリ
ソースコードとサンプルコード。
デモビデオ
AOTの動作原理を直感的に示します。
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