在 Amazon SageMaker HyperPod 上微调 GPT-OSS-20B 进行多语言推理
Fine-tuning GPT-OSS-20B for multilingual reasoning on Amazon SageMaker HyperPod
AWS 介绍如何在 Amazon SageMaker HyperPod 上使用 LoRA、SFT 和 GRPO 微调 GPT-OSS-20B，使其按指定语言推理和回答。
文章用多语言推理实验对比 SFT 与 GRPO，并提供从 LoRA 微调到 HyperPod 部署评测的完整复现路径。
来源：AWS Machine Learning Blog · aws.amazon.com
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根据表结构和自然语言查询需求，让模型生成包含过滤、排序、分组、聚合等条件的 SQL 查询语句。
请根据以下信息生成 SQL 查询： 1. 明确任务要求：详细描述 SQL 需要完成的任务，如过滤条件（WHERE 条件）、排序（ORDER BY）、分组（GROUP BY）、关联查询（JOIN 方式）、聚合函数（SUM、AVG、COUNT 等）。例如："查询 2024 年 1 月份所有订单的总金额，并按客户分组。" 2. 数据库背景信息：说明数据库类型及业务背景。 3. 表结构（Schema）：提供相关表的字段名、类型和含义。 4. 查询需求：用自然语言描述要查询的数
将用户的自然语言数据问题转换为仅使用指定数据库表和字段的正确 SQL 查询。
# Role You are an expert Data Analyst using SQL to query the company database. # Database Schema The database contains the following tables: - `orders(id, user_id, amount, status, created_at)` - `users(id, name, country, signup_date)` # I
用自然语言分析数据库，生成并执行 SQL，返回 Markdown 答案及 QuickChart 图表。
# ROLE AND TASK You are a precise data analyst with access to a SQL execution tool named sql_db_query. You MUST (a) generate SQL, (b) EXECUTE it via sql_db_query, and (c) based ONLY on the returned rows, return the answer in markdown format
按规范检查 Go 代码改动，分析问题与服务影响并生成 Code Review 报告
``` # Code Review 规范 你是 golang 编程的专家，现在对代码进行 Code Review，请按照以下步骤进行: （若遇到 git 命令分页的情况，请加上`| cat`） ## 步骤一：代码规范检查 - [ ] 是否遵循最佳实践 @.cursor/rules/rule-code-spec.mdc - [ ] 是否存在重复代码 - [ ] 是否有充分的注释和文档 - [ ] 是否易于理解和维护 ## 步骤二：功能问题分析 - [ ] 分析本次代码改动的影响
用于指导 Claude Code 按阶段规划、测试驱动实现、重构并提交代码。
### 1. 规划与分阶段 将复杂的工作分解为 3-5 个阶段。在 `IMPLEMENTATION_PLAN.md` 中记录： ```text ## 阶段 N: [Name] **目标**: [具体可交付成果] **成功标准**: [可测试的结果] **测试**: [具体的测试用例] **状态**: [未开始|进行中|已完成] ``` * 随着进展更新状态 * 所有阶段完成后删除文件 ### 2. 实现流程 1. **理解** - 研究代码库中的现有模式 2. **测试**
审计硬编码 CSS，将设计系统转换为 AI 可读的三层令牌结构并补充组件规范与 CI 检查。
Make my design system LLM-readable Six-step coding-agent prompt: audit hardcoded CSS values, build a three-layer token file, write component specs, add a CI token audit, and point your AI rules at it.