Обсуждение:Квазиньютоновские методы
Материал из MachineLearning.
История создания статьи "Адаптивный градиентный спуск" с помощью LLM
Первый промпт к DeepSeek-V3:
| Ты специалист в области машинного обучения и распределенных систем, профессор в ведущем техническом университете и популяризатор науки. Напиши энциклопедическую статью про Квазиньютоновские методы на русском языке для портала machinelearning.ru. Придерживайся структуры и стиля, принятого в Википедии.
Сделай акцент не только на базовой концепции, но и на математических и системных аспектах. Целевая аудитория — это студенты и инженеры в области анализа данных и машинного обучения, в том числе начинающие. Читателям должны быть понятны основы из первых разделов: строгое определение. Добавь историческую справку и для каких прикладных задач он изначально применялся. Не выдумывай факты. Ищи надёжные источники в научной литературе. Добавляй ссылки на них в текст статьи (используй теги ref). В конце собери список научной литературы, оформи по шаблону == Литература == *{{статья |автор= |заглавие= |издание= |год= |страницы= |ссылка= |ref= }} . Всегда проверяй корректность ссылок и авторов. Важные понятия оформляй как ссылки на другие статьи энциклопедии (через двойные квадратные скобки). Используй форматирование вики‑разметки. Придерживайся структуры секционирования, принятой для статей о важных научных понятиях. Математические формулы оформляй через тег tex. |
Получившаяся статья оказалась структурно точной и содержательной. Потребовались лишь небольшие стилистические правки, исправление опечатки в формуле сверхлинейной сходимости и исправление опечатки в фамилии Холецкого. В целом опыт считаю успешным. - Д. Николаев 16:56, 3 июля 2026 (MSD)
