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定义人工智能聊天机器人 - 斯坦福教学共享空间
高中和大学。我是 90 年代的孩子。我们中的一些人可能还记得几十种不同的搜索引擎，Lycos？Alta Vista、Ask Jeeves？Dogpile？它似乎发展得如此之快。我记得老师说“不要引用网络上的任何内容！这不是一个有效的来源”然后在下个学期说，“你可以引用期刊或新闻文章中的网络来源，但维基百科不是一个有效的来源！”后来又说“维基百科没问题，但一定要检查参考文献！”它一直在不断发展。
斯坦福大学AA 289/CS 529：机器人和自主系统研讨会
有记录的残疾学生：根据残疾影响可能需要学术住宿的学生必须在可访问教育办公室（OAE）启动请求。专业人员将使用所需的文件评估请求，推荐合理的住宿，并为提出请求的本季度的教师准备住宿信。学生应尽快与OAE联系，因为需要及时通知来协调住宿。OAE位于563 Salvatierra Walk（电话：723-1066，URL：http：//studentaffairs.stanford.edu/oae）。
麻省理工学院、斯坦福大学的示例 使用人工智能学习人工智能的重要性 俄勒冈州立大学作业创意示例
– AI 黑客马拉松 – BIIG AI for Good 资助 – 教学资源中心 – Michael V. Drake 教学研究所 – 指导课程创建
Stanford CS课程 +基于CARTA评论的四分之一分类
首先，鉴于BERT与Flan-T5相比在课程和季度分类方面表现更好，我们可以推测为什么可能是这样。鉴于Bert和Flan-T5都使用双向上下文建模（考虑到前面的单词和成功的单词），因此这两个模型似乎不太可能对评论的语义进行不同的处理。However, there is a significant difference between the two in that while the BERT model directly outputs a prediction based on the tokenized review as input, the FLAN-T5 model does have to go through an additional preprocessing step of attaching a prefix to each review, instructing the model to output a certain type of output (e.g.请'输出一个在0到208之间的数字，对于209个标签课程分类），这意味着，对于Flan-T5输入的每个评论实际上在前缀上延长了较长的时间，并且可能在隔离和评估评论本身时会给模型带来更多的混淆空间。
diffsim：生成相的分类概率模型，用于生成相的杂物，suihong xu*，suihong Song，Tapan Mukerji Stanford University Summ
DiffSim: Denoising diffusion probabilistic models for generative facies geomodeling Minghui Xu*, Suihong Song, Tapan Mukerji Stanford University SUMMARY Constructing high-resolution and realistic geomodels plays an important role in the decision-making processes of earth resources exploration and other sustainability strategies like subsurface carbon dioxide sequestration.生成模型在地系上表现出巨大的希望，因为它们能够嵌入抽象的地质知识。因此，我们探讨了降解扩散模型，新的生成方法的能力，以学习地下相地模型的复杂和高维数据分布。合成通道数据集的实验说明了无条件扩散模型在保证空间模式，数据分布和多样性中的有效性。重要的是，这些模型产生了与地质真实性相矛盾的文物的实现。此外，我们还测试了有条件的扩散模型，以创建逼真的相模型，同时调节井相数据。引言生成符合地质学家知识和空间统计关系的模型对于理解地质过程和地球资源探索至关重要。传统的地址化方法，例如基于变量图或基于多个统计的方法（MPS），已经证明了它们学习空间模式并在许多情况下产生相对逼真的地质模型的能力（González等，2008; Linde等，2015）。但是，它们有效地描述了有效的地质模式的能力有限。例如，变量图仅依靠两点关系来构建地质模型，该地质模型无法描述高度非线性的模式。与基于变异函数的方法相比，MP可以捕获更复杂的地质现象。然而，国会议员仍然面临着在强烈异质地质环境中准确再现复杂现实主义的挑战。深度学习的生成模型通过有效捕获输入数据集的基本分布来综合高维数据，在综合高维数据中取得了出色的性能。许多研究人员已将生成对抗网络（GAN）应用于地理编码（Zhang等，2019; Song等，2021a，2021b）和反转问题（Mosser等，2020; Song等，2023）。但是，gan的培训可能会面临挑战，因为两个神经网络（发电机和歧视者）以对抗性方式同时训练。
探索人工智能对美国黑人的影响： - 斯坦福大学 HAI
Nina Dewi Toft Djanegara 是斯坦福大学人类学博士候选人，也是麻省理工学院 (MIT) 的客座研究员。在撰写这份白皮书时，她是斯坦福种族和民族比较研究中心 (CCSRE) 技术与种族平等计划的副主任。在这个职位上，她负责监督该计划的从业者研究员计划、研究生和本科生奖学金以及战略发展。她的研究使用民族志和档案方法来探索如何应用计算机视觉来“解决”政治问题。特别是，她的论文研究了监控技术（例如面部识别和生物特征识别）如何应用于边境管理和执法。她拥有耶鲁大学环境科学硕士学位和加州大学伯克利分校国际发展研究学士学位。
重新思考人工智能时代的隐私 - 斯坦福大学 HAI
Jennifer King 是斯坦福大学以人为本人工智能研究所 (HAI) 的隐私和数据政策研究员。作为国际公认的信息隐私专家，她的研究考察了公众对网络隐私的理解和期望，以及包括人工智能在内的新兴技术的政策影响。她最近的研究探索了通知和同意的替代方案（与世界经济论坛合作）、加州新隐私法的影响以及操纵设计（暗黑模式）。她还共同指导了斯坦福大学的暗黑模式提示热线存储库。在加入 HAI 之前，她于 2018 年至 2020 年担任斯坦福法学院互联网与社会中心的消费者隐私主任。King 博士在加州大学伯克利分校信息学院完成了信息管理和系统（信息科学）博士学位。
算法 - 胶卷。pdf-斯坦福法学院
1欧元。Comm'n, Final report on the E-commerce Sector Inquiry , at 31, COM (2017) 229 final (May 10, 2017), https://competition-policy.ec.europa.eu/document/download/e0e38b2e-7ef5-4a87-8245- fc19cbd0ab5d_en？filename = 2017_ecommerce_si_final_report_en.pdf。2 Le Chen等人，《亚马逊市场上算法定价的经验分析》，第25届国际国际会议上的第25届国际会议W IDE W EB（2016），https://dl.acm.m.m.org/doi/10.1145/1145/287245/2872427.288888883089。3艾米丽·沙利文（Emily Sullivan），赢得亚马逊购买盒[2024年算法提示]（2024），https://tinuiti.com/blog/amazon/amazon/win-win-win-amazon-buy-box/。4竞赛和MKT。Aut., Pricing Algorithms — Economic Working Paper on the Use of Algorithms to Facilitate Collusion and Personalised Pricing 18 (2018), https://assets.publishing.service.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/ 746353/algorithms_econ_report.pdf。5 Oxera Consulting LLP，当算法设定价格时：获胜者和输家，D Iscussion P Aper，2（2017）。
年度报告 - 斯坦福生物设计
亲爱的生物设计朋友们，每年当我坐下来写这篇文章时，我都会对斯坦福生物设计团队所开展的活动广度以及我们对世界各地人民的影响印象深刻。2023 年也不例外。着眼于促进健康结果和健康公平的目标，我们继续围绕五大战略支柱组织我们的努力：•保护和增强我们的核心教育和转化产品•扩展斯坦福生物设计的可持续性•扩大我们的项目和课程范围以支持更广泛生命科学领域的创新•执行新斯坦福生物设计政策计划的建立和推进•在斯坦福内部和外部的努力中优先考虑健康公平我很自豪地告诉大家，在所有五大支柱中，我们都度过了非常成功的一年。
了解医疗保健 AI 的责任风险 - 斯坦福 HAI
针对此类医生的医疗事故索赔通常会根据其他专家的做法来决定。桑普森案获准进入审判程序，理由是医生应仔细审查错误的软件建议或独立做出正确决定。但法院对针对软件开发商的索赔处理方式各不相同。在一起非医疗案件中，设计缺陷索赔被驳回，理由是算法不是产品，适用侵权法原则可能涉及第一修正案的言论自由权。在其他案件中，法院允许对软件开发商违反护理标准提起医疗和一般过失索赔。在桑普森案中，法院驳回了一般过失索赔，因为开发商的许可协议赋予医生最终决策责任，而开发商不是州法规定的“医疗服务提供者”。总的来说，这些案件表明，未来开发商的责任将根据私人合同和司法管辖权差异而有所不同。