本文档描述了用于训练脉冲神经网络（SNN）进行四分类任务的波形生成策略。核心挑战在于确保网络学习基类正弦波的相位不变特征，同时保留其他类的可区分特征。具体方法包括：对类0（正弦波）采用随机相位生成以强制学习相位不变性；对类1-3（含平方项、裁剪正切项和余弦项的波形）采用固定绝对角度生成，确保类内特征一致性。文档详细说明了四类波形的数学定义、生成流程（包括随机采样和归一化处理）以及PyTorch实现

《文本宇宙》物理分析引擎提出将文本视为可计算的物理系统，通过几何与场论方法量化文本结构力。核心包括：将句子映射为高维时空中的粒子（语义+位置维度）；用"叙事曲率"测度文本转折强度；以"段落引力场"定位论证核心；通过"量子跃迁"检测跨书思想迁移。该引擎与LLM形成互补协作：引擎负责结构量化（LLM无法完成的全局计算），LLM负责语义转化（引擎不具备的语言生成）。这种"物理观测+语义翻译"的模式，标志

文章摘要 本文详细介绍了数学推理训练系统的设计原理与实现方法。该系统旨在让DeepSeek-Coder-6.7B-Instruct模型生成可验证的Python代码，通过执行代码获得精确的数学计算结果和透明的中间步骤。系统核心设计理念包括：以可验证性为首要目标、通过代码变量显式展示推理过程、将复杂计算委托给SymPy实现，并采用模块化结构支持六种独立的问题生成器。数据生成模块通过递归构建数学表达式树

文章摘要 本文详细介绍了数学推理训练系统的设计原理与实现方法。该系统旨在让DeepSeek-Coder-6.7B-Instruct模型生成可验证的Python代码，通过执行代码获得精确的数学计算结果和透明的中间步骤。系统核心设计理念包括：以可验证性为首要目标、通过代码变量显式展示推理过程、将复杂计算委托给SymPy实现，并采用模块化结构支持六种独立的问题生成器。数据生成模块通过递归构建数学表达式树

本文介绍了一种结合语义引导与符号计算的新型积分引擎，旨在解决传统方法的局限性。传统符号计算系统（如Mathematica）虽精确但缺乏透明度，而AI模型（如ChatGPT）虽具数学直觉却不够严谨。该引擎通过以下创新实现高效透明的积分求解： 混合智能架构：模拟数学家思维流程，依次执行观察（识别积分结构）、尝试（选择最佳方法）和迭代（逐步推导）步骤。 语义引力机制：通过数学语义空间计算表达式与积分规则

本文介绍了一种结合语义引导与符号计算的新型积分引擎，旨在解决传统方法的局限性。传统符号计算系统（如Mathematica）虽精确但缺乏透明度，而AI模型（如ChatGPT）虽具数学直觉却不够严谨。该引擎通过以下创新实现高效透明的积分求解： 混合智能架构：模拟数学家思维流程，依次执行观察（识别积分结构）、尝试（选择最佳方法）和迭代（逐步推导）步骤。 语义引力机制：通过数学语义空间计算表达式与积分规则

摘要： 幸福感源于预期与现实的接近程度，但AI模型只能估算收益差距而无法量化幸福（1-01）。低配电脑可通过小型AI模型完成任务，如下载llama.cpp源码并编译

本文介绍了一个本地LLM（大型语言模型）的图像和视频理解系统实现。该系统通过OpenCV捕获视频帧，将其编码为Base64格式后，调用本地部署的Ollama API进行视觉分析。代码展示了如何将OpenCV的Mat图像转换为Base64字符串，并通过libcurl与本地LLM服务交互。系统能够实时分析视频内容并输出中文描述（如"地板上放着一桶水和一个白色包"等场景识别结果）。核心功能包括图像编码、

本文介绍了一款基于DeepSeek AI和规则图学习的双团队生存游戏。游戏采用回合制，两队（A和B）各有一名英雄和三个机器人，由独立的DeepSeek API实例控制。核心机制包括： Matrix Rule Graph：可学习的符号规则系统，通过关联规则挖掘从游戏经验中发现新规则，用于评估和推荐动作。 动作仲裁：比较规则图置信度与阈值，决定是否覆盖AI决策。 游戏环境：30×15网格世界，包含怪物

AI Behavior Analysis in Turn-Based Survival Game: Summary This report evaluates a DeepSeek-powered AI agent’s performance in a 2D survival game (20×15 grid). Over 500 turns, the AI exhibited suboptima