本文提出了优化学习的概念，设计了能够解决参数优化问题的代理。这些代理结合深度学习与自我监督训练，特别在电力系统的实时风险评估中展现出潜在价值。

本文探讨了优化学习提示的多种方法，包括量化神经网络、视觉语言模型的适应性调整和小样本微调技术。这些方法在不同数据集上显著提升了模型的泛化能力和准确性，尤其在处理现实世界数据时表现优异。