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2025/2026 入学学费和费用
请注意：入学流程的最后一步需要学生的父母、监护人或赞助人签署入学协议。本入学协议适用于整个学年，除非学生在开学日期之后入学，在这种情况下，入学协议适用于入学第一天，并持续整个学年。学校的管理费用（包括教师工资）不会因学期期间一名或多名学生的离校而减少。因此，学费和所有相关费用必须全额支付，整个学期将于 2026 年 5 月 31 日左右结束。即使学生提前退学，学费也应支付，但入学协议中注明的有限例外情况除外。
伯克利法学院法学硕士候选人可以选择获得能源和清洁技术法专业证书。该证书承认
● 203 产权法 ● 251.5 公司金融（4 个学分） ● 255 风险投资金融（2 个学分） ● 256.9 担保交易（3 个学分） ● 270.65 能源项目开发与金融（3 个学分） ● 271.6 科学与监管政策（3 个学分） ● 275.3 知识产权法（4 个学分） ● 275.65 跨国知识产权法（3 个学分） ● 275.8 知识产权与创业（3 个学分） ● 277 专利法（3 个学分） ● HAAS 212 能源与环境市场（3 个学分）* ● HAAS 212B 能源与基础设施项目金融的法律与监管框架（1 个学分）* ● CIV ENG 107 气候变化缓解（3 个学分）* ● CIV ENG 292a 可持续社会技术（1 个学分）* ● ERG C200 能源与社会（4 个学分）* ● ERG C221 气候、能源与发展（3 个学分）* ● ERG C276 气候变化经济学（4 个学分）*
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与 Pinky and the Brain 合作的 NLP 法学硕士
IBM Watson Assistant Google DialogFlow Microsoft Bot Framework 和 Power Virtual Agents FaceBook Wit.AI
LLM医疗保健计算精度RARETECH预印本。 ...
抽象的大语言模型（LLM）已成为医疗保健领域的变革性工具，在自然语言理解和产生中表现出了显着的能力。然而，它们在数值推理方面的熟练程度，尤其是在临床应用中的高风险领域，仍然没有得到充实的态度。数值推理在医疗保健应用中至关重要，影响患者的结果，治疗计划和资源分配。本研究研究了在医疗保健环境中数值推理任务中LLM的计算准确性。使用1,000个数值问题的策划数据集，包括诸如剂量计算和实验室结果解释之类的现实世界情景，根据GPT-3体系结构进行了精制LLM的性能。该方法包括及时的工程，事实检查管道的集成以及正规化技术以增强模型的准确性和泛化。关键指标（例如精度，回忆和F1得分）用于评估模型的功效。结果表明总体准确性为84.10％，在多步推理中直接的数值任务和挑战方面的性能提高了。事实检查管道的整合提高了准确性11％，强调了验证机制的重要性。这项研究强调了LLM在医疗保健数值推理中的潜力，并确定了进一步完善的途径，以支持临床环境中的关键决策。当它们成为这些发现旨在为医疗保健的可靠，可解释和上下文相关的AI工具做出贡献。关键字大语言模型（LLMS）·变压器架构·及时工程·精确度·精确·回忆·F1-SCORE 1简介大语言模型（LLMS）已成为人工智能领域的重大进步，证明了在处理和生成人类语言中的显着能力。这些模型由深度学习技术提供支持，在广泛的数据集上进行了培训，并有可能了解语言，细微差别和语言的复杂性。
摘要 研究：AI 社会认知评估与建模。评估 LLM 中的心智理论及其在心理学中的应用 NLP：LLM IFT、表征学习（对比和三重态损失）、语义聚类、总结 DL：Transformers、MoE、EncDec、RNNs、DPO、LoRA 工具：Python、Pytorch、Deepspeed、AWS Sagemaker、hydra、SQL 管理：建立 ML 团队、职能、策略和 OKR、招募和指导科学家和实习生以及建立数据和注释伙伴关系。
摘要 研究：AI 社会认知评估与建模。评估 LLM 中的心智理论及其在心理学中的应用 NLP：LLM IFT、表征学习（对比和三重态损失）、语义聚类、总结 DL：Transformers、MoE、EncDec、RNNs、DPO、LoRA 工具：Python、Pytorch、Deepspeed、AWS Sagemaker、hydra、SQL 管理：建立 ML 团队、职能、策略和 OKR、招聘和指导科学家和实习生以及建立数据和注释合作伙伴关系。