Обсуждение:Визуально-языковая модель действий
Материал из MachineLearning.
(Новая: == Промпт 1 == <div style="background-color:#e8f5e9; border:1px solid #81c784; border-radius:6px; padding:14px; margin:10px 0;"> <nowiki>Ты специалист в област...) |
м |
||
| Строка 11: | Строка 11: | ||
</div> | </div> | ||
| - | == | + | == Промпт 3 == |
<div style="background-color:#e8f5e9; border:1px solid #81c784; border-radius:6px; padding:14px; margin:10px 0;"> | <div style="background-color:#e8f5e9; border:1px solid #81c784; border-radius:6px; padding:14px; margin:10px 0;"> | ||
<nowiki>Исправь статью, сохранив структуру, факты и источники.Замени ссылку: [[Мультимодальное обучение|мультимодального обучения]] на: [[Мультимодальное машинное обучение|мультимодального машинного обучения]] Исправь источник RT-2: Brohan A., Brown N., Carbajal J. et al. RT-2: Vision-Language-Action Models Transfer Web Knowledge to Robotic Control // Proceedings of the 7th Conference on Robot Learning. PMLR. 2023. Vol. 229. P. 2165–2183. Остальной текст без необходимости не переписывай. Верни только исправленную статью.</nowiki> | <nowiki>Исправь статью, сохранив структуру, факты и источники.Замени ссылку: [[Мультимодальное обучение|мультимодального обучения]] на: [[Мультимодальное машинное обучение|мультимодального машинного обучения]] Исправь источник RT-2: Brohan A., Brown N., Carbajal J. et al. RT-2: Vision-Language-Action Models Transfer Web Knowledge to Robotic Control // Proceedings of the 7th Conference on Robot Learning. PMLR. 2023. Vol. 229. P. 2165–2183. Остальной текст без необходимости не переписывай. Верни только исправленную статью.</nowiki> | ||
</div> | </div> | ||
Текущая версия
Промпт 1
Ты специалист в области машинного обучения, профессор в ведущем техническом университете и популяризатор науки. Напиши энциклопедическую статью (но не огромную, все четко и по делу) про визуально-языковую модель действий. Придерживайся структуры и стиля, принятого в Википедии. Целевая аудитория - это студенты и инженеры в области анализа данных и машинного обучения, в том числе начинающие. Статья должна быть информативна и полезна именно им для совершенствования в своей профессии. Читателям должны быть понятны основы из первых разделов - определения и мотиваций. Можно добавить исторический раздел. Не выдумывай факты. Ищи надёжные источники в научной литературе. Добавляй ссылки на них в текст статьи. В конце собери список научной литературы. Всегда проверяй корректность ссылок. Важные понятия оформляй как ссылки на другие статьи энциклопедии. Используй форматирование вики разметки. Придерживайся структуры секционирования, принятой для статей о важных научных понятиях. Правила форматирования (вики-разметка MediaWiki, синтаксис machinelearning.ru): - Первая строка — плашка: {{well|Статья написана с использованием LLM '''Название Версия''' и проверена участником ~~~~}} - Первый абзац: определение, сам термин выдели '''жирным'''. - Заголовки разделов: == Раздел ==, подразделы: === Подраздел ===. - Ключевые термины оформляй внутренними ссылками [[термин]] (часть будет красными ссылками — это нормально). - Списки: строки начинай со * ; нумерованные — с # . - Формулы обрамляй тегами <tex>...</tex> (НЕ <math>). - Источники — сносками <ref>...</ref>, в конце раздел == Литература == с <references/>; приводи только реальные проверяемые публикации (авторы, год, источник).
Промпт 2
Отредактируй статью, не меняя факты и не удаляя источники. Сократи списки и мелкие подразделы, перепиши разделы «Оценивание», «Ограничения», «Типичные ошибки», «Открытые проблемы» и «Современное состояние» связным текстом. Объедини «Ограничения» и «Открытые проблемы», а «Типичные ошибки» сократи до 2–3 неочевидных мыслей. Убери повторы и сократи статью примерно на треть. Сохрани вики-разметку, формулы, ссылки, источники, шаблон {{well|...}}, раздел <references/> и категории. Верни только готовый текст статьи.
Промпт 3
Исправь статью, сохранив структуру, факты и источники.Замени ссылку: [[Мультимодальное обучение|мультимодального обучения]] на: [[Мультимодальное машинное обучение|мультимодального машинного обучения]] Исправь источник RT-2: Brohan A., Brown N., Carbajal J. et al. RT-2: Vision-Language-Action Models Transfer Web Knowledge to Robotic Control // Proceedings of the 7th Conference on Robot Learning. PMLR. 2023. Vol. 229. P. 2165–2183. Остальной текст без необходимости не переписывай. Верни только исправленную статью.

