التكييف واختيار النموذج

observed gap                  candidate intervention to evaluate
missing current evidence      authorized retrieval and corpus repair
unclear output contract       prompt and deterministic validation
repeated task-style mismatch  task-specific adaptation with held-out tests
unsafe tool access            application authorization repair
simple exact calculation      deterministic function baseline

تقترح المصفوفة فرضيات لا وصفة أوتحسنا مقاسا؛ ويظل خلل الإذن تطبيقا مهما الحجم.

samples = [(1.0, 2.0), (2.0, 4.0)]
weight = 1.0
def loss(value):
    return sum((value * x - y) ** 2 for x, y in samples) / len(samples)
print(weight, loss(weight))
gradient = sum(2 * x * (weight * x - y) for x, y in samples) / len(samples)
weight -= 0.2 * gradient
print(round(weight, 3), round(loss(weight), 3))
print("one-coefficient toy update; not LLM training")

1.0 2.5
2.0 0.0
one-coefficient toy update; not LLM training

يتغير معامل خطي من 1 إلى 2 ليلائم نقطتين، كحساب لا نموذج عصبي أووصفة ضبط أونتيجة أداء.