Обсуждение:Ускоренный градиент Нестерова
Материал из MachineLearning.
(Новая: В данном промпте был сделан упор на математическую строгость объяснения. В отличие от предыдущей [Обс...) |
|||
| Строка 10: | Строка 10: | ||
6. См. также (здесь должны быть ссылки на реальные, уже написанные статьи сайта machinelearning.ru по добной тематики) | 6. См. также (здесь должны быть ссылки на реальные, уже написанные статьи сайта machinelearning.ru по добной тематики) | ||
| - | При написании используй вики-разметку. Все математические формулы должны быть выделены тегом | + | При написании используй вики-разметку. Все математические формулы должны быть выделены тегом tex (например, <tex>X</tex> В качестве примеров можешь изучить несколько статей на Википедии. Важные абстрактные понятия (например, [[Выпуклая функция]], [[Скорость сходимости]]) оформи как внутренние ссылки. Опирайся на GFDL и оригинальные публикации. Проверь орфографию. |
В конце статьи обязательно укажи {{well|Статья написана с использованием LLM и проверена участником [[Участник:Arina Pakalova|Arina Pakalova]] 15:25, 25 июня 2026 (MSD)}} | В конце статьи обязательно укажи {{well|Статья написана с использованием LLM и проверена участником [[Участник:Arina Pakalova|Arina Pakalova]] 15:25, 25 июня 2026 (MSD)}} | ||
}} | }} | ||
Текущая версия
В данном промпте был сделан упор на математическую строгость объяснения. В отличие от предыдущей [Обсуждение:Генерация признаков | статьи] теперь была задана роль научного сотрудника. Также было значительно сокращено описание целевой аудитории ограничений стиля и политики сайта. В целом, это Был использован следующий промпт:
| Представь, что ты научный сотрудник в области вычислительной математики. Твоя цель — написать статью для machinelearning.ru на тему "Ускоренный градиент Нестерова" в строгом академическом стиле «теорема-доказательство-свойства».
Не допустима разговорная лексика и популизм. При написании строго следуй плану в соответствии со всеми требованиями сайта machinelearning.ru (Инструктаж): 1. Опрделение и актуальность в теории оптимизации 2. Постановка задачи 3. Описание метода 4. Теоретические свойства и скорость сходимости 5. Литература 6. См. также (здесь должны быть ссылки на реальные, уже написанные статьи сайта machinelearning.ru по добной тематики) При написании используй вики-разметку. Все математические формулы должны быть выделены тегом tex (например,
|
Следующий промпт помог исправить небольшую неточность в оформлении литературы:
|
| Добавь в тексте ссылки на используемую литературу. Пример оформления: "В этой же секции фиксируется признаковое пространство: типы признаков (числовые, категориальные, текстовые, графовые) и их масштабы[1]."
Исправь источник литературы: Bubeck S. Convex Optimization: Algorithms and Complexity. // Foundations and Trends in Machine Learning. — 2015. — Vol. 8, No. 3-4. — P. 231–357. |
В полученной версии были сделаны незначительные изменения - часть "См. также" была полностью исправлена вручную, чтобы в ней преобладали реальные материалы с сайта. Также предупреждение об использовании LLM было перемещено перед статьёй.
