Обсуждение:Мониторинг сходимости стохастического градиента
Материал из MachineLearning.
Содержание |
Примеры промтов для генерации статей
Ниже приведены примеры промтов, которые можно использовать при подготовке учебных статей с помощью ИИ. Эти промты нужны не для полной замены самостоятельной работы, а для поиска структуры, объяснения темы, проверки логики текста и приведения статьи к wiki-формату.
Промт 1. Разбор темы и подготовка статьи
Помоги разобраться с темой и написать по ней учебную статью для wiki. Мне нужно не просто краткое определение, а нормальное объяснение: что это такое, зачем нужно, где применяется, какие есть основные понятия. Пиши простым академическим языком, без слишком сложных фраз. Формулы делай через <tex>...</tex>, но русский текст внутрь tex не пиши, потому что старый wiki-движок может ломаться.
Промт 2. Составление структуры статьи
Составь структуру статьи по теме: [НАЗВАНИЕ ТЕМЫ]. Нужны разделы в wiki-формате через == Заголовок ==. Статья должна выглядеть как учебный материал: сначала определение, потом объяснение идеи, потом формулы, потом пример, потом вывод. Не делай текст слишком коротким, но и не надо писать как научную диссертацию.
Промт 3. Написание первого черновика
Напиши первый черновик статьи для machinelearning wiki по теме: [ТЕМА]. Формат нужен такой: == Название раздела == текст <tex> формула </tex> Пиши так, чтобы студент мог разобраться с нуля. Добавь несколько простых примеров, где видно, зачем эта тема нужна. Если есть формулы, объясняй каждую переменную отдельно обычным текстом.
--David Serafimov 20:48, 4 июля 2026 (MSD)
