自反思大型语言模型：黑格尔辩证法方法论文 – 通过辩证法提升LLM的自我反思能力

该项目受黑格尔辩证法启发，构建了一个自反思框架，旨在提升大型语言模型（LLM）的创造性和批判性思维能力。项目通过命题、反命题和综合的迭代过程，结合动态退火和固定温度配置，以及多代理多数投票（MAMV）评估方法，增强模型的自我反思能力，为AI创造力研究提供了哲学视角。

自反思大型语言模型：黑格尔辩证法方法的特点:

1. 采用受黑格尔辩证法启发的自辩证法方法
2. 包括命题、反命题、综合的迭代过程
3. 使用动态退火和固定温度配置来控制创造力
4. 利用多代理多数投票（MAMV）评估生成想法的有效性和新颖性

自反思大型语言模型：黑格尔辩证法方法的功能:

1. 在AI研究中用于改进模型输出
2. 用于从初始命题生成新颖想法
3. 在物理学、经济学、哲学等领域进行探索性研究

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