Обсуждение:Ранжирование
Материал из MachineLearning.
Работа над статьей велась последовательно, что позволило детально проработать статью.
Этап 1: Описание задачи, требований и проектирование структуры статьи. Содержание запроса:
| Здравствуй! Нужно написать подробную, академически строгую статью для сайта machinelearning.ru (на движке MediaWiki) по теме "Ранжирование". Целевая аудитория — студенты старших курсов технических вузов и специалисты в области анализа данных и прикладной математики.
Правила оформления: 1. Вся математика, формулы, индексы и отдельные переменные должны быть строго обернуты в теги <tex> и </tex> (не <math>). 2. Важные термины оформляй как внутренние ссылки в формате Wiki (например, [[Нейронные сети|нейронных сетей]]). 3. Стиль изложения - строго академический, энциклопедический, без общих фраз и вводных слов. На первом этапе не пиши текст целиком. Составь подробный план (структуру) статьи. Обязательно включи туда разделы: мат постановка задачи, подходы к обучению, метрики качества и "См. также". Также подготовь список реальной и надежной научной литературы. |
Этап 2: Последовательное написание контента по плану. Чтобы модель не сокращала текст к концу генерации, процесс написания был разделен на две части:
|
| Отличный план! Теперь давай последовательно напишем текст для первой половины статьи. Напиши глубокий, математически точный и технически грамотный текст для следующих блоков: Вводная часть (преамбула), "Математическая постановка задачи", "Подходы к обучению ранжированию" и "Метрики качества ранжирования". Не забывай про теги <tex> и внутренние ссылки для терминов. |
После этого аналогичным запросом была сгенерирована вторая часть статьи.
Этап 3: Глубокая проработка разделов и списка литературы:
|
| Основное содержание готово, но разделы "Классические алгоритмы" и "Современные нейросетевые архитектуры" получились поверхностными. Давай существенно углубим их. Допиши и расширь эти разделы:
1. В классические алгоритмы подробно опиши уже взятые и подбери еще несколько. Приведи их мат. формулировки, функции потерь и принципы оптимизации. 2. В современные архитектуры добавь более подробный разбор двухбашенных моделей, трансформеров и графовых нейросетей. Опиши подробнее пространственный подход и спектральный анализ. 3. Обнови список литературы, добавь туда точные и реальные первоисточники на каждую из этих архитектур строго по шаблону. |
Этап 4: Добавление изображений в статью:
|
| Думаю, что стоит добавить изображения в готовую статью. Предложи места, где уместно и необходимо добавить изображения, и опиши какие они должны быть.
Напиши готовый к запуску код на Python (+Matplotlib), который сгенерирует все эти графики/иллюстрации в едином стиле и сохранит их в svg. Напиши коды вставки этих картинок в соответствующие разделы статьи. |
Vsevolod Peretiatko 01:58, 17 июня 2026 (MSD)
