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大語言模型在法律領域應用研究
Research on the application of large language models in the legal field
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01
項目介紹
隨著人工智能技術的快速發(fā)展,大語言模型(如GPT系列)在各行各業(yè)中的應用逐漸增多,法律領域也不例外。大語言模型通過處理和分析大量的文本數(shù)據(jù),能夠提供語言理解和生成的能力,這對于法律領域的文本密集型工作具有重要價值。在法律實踐中,大量的工作涉及到文本的閱讀、理解、分析和生成,包括但不限于案件研究、法律文書撰寫、判例分析等。 大語言模型在法律領域的應用可能帶來效率的顯著提升。例如,它可以幫助律師快速查找相關案例和法律條文,自動生成或編輯法律文檔,甚至在某些情況下提供初步的法律咨詢服務。此外,大語言模型還可以用于法律教育,輔助學生學習法律知識和案例分析。 然而,大語言模型在法律領域的應用也面臨著挑戰(zhàn)和限制。法律文本的復雜性、特定性以及法律解釋的多元性要求模型具有高度的準確性和可靠性。本研究旨在分析大語言模型在法律領域的應用價值,探討其在法律實踐和教育中的潛在應用,以及面臨的挑戰(zhàn)和限制。本次科研將結合當前技術前沿以及學生的相關經歷和需求,展開1v1科研指導服務。此外,學生也可以定制其他專業(yè)的科研課題。
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02
導師介紹
尹教授
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美國范德堡大學(US News 15)終身教授 社會計算研究實驗室首席研究員 惠普實驗室及IBM研究中心研究經歷 研究領域:機器學習,大語言模型,社交網絡,醫(yī)療病例挖掘
研究方向:量化社科/數(shù)據(jù)科學
03
我們的優(yōu)勢
VS
我們的名校科研
教授1v1指導
提供更個性化的科研教學指導
獨立一作論文
讓學生全面地參與研究項目,從而獲得更多的學術成就和獨立思考的能力
教授直接指導論文
直接從資深專家那里獲取知識和經驗,有利于論文的高質量完成
100%有推薦信
確保學生在留學申請時有強有力的推薦支持
官方郵箱推薦信
使用教育郵箱發(fā)送的推薦信更具權威性
教授進群隨時直接聯(lián)系
便于實時解答疑問和及時獲取反饋
華人教授漢語指導
使用漢語講授專業(yè)知識內容更容易消化理解
其他科研機構
10-20人班課
學生不容易得到個人化的關注
共同一作論文
導致學生的貢獻被稀釋,不容易突顯個人能力
教授不指導論文
缺乏專業(yè)指導,導致論文質量不高
不全都有推薦信
缺乏推薦信會影響將來的留學申請
私人郵箱推薦
導致學生的貢獻被稀釋,不容易突顯個人能力
只能在班課會議上溝通
缺乏及時和個性化的反饋
英文授課聽不懂
用英語講授高深的專業(yè)內容會形成語言障礙影響學習和質量
04
你將獲得
名校推薦信
國際會議英文論文發(fā)表
全方位助力留學申請
Before
簡歷
缺乏完整深度經歷
文書
素材不夠,巧婦難為無米之炊
面試
不自信,無法很好展示自己
后續(xù)
學習
時間緊湊,來不及適應
After
* * * * *
提升簡歷深度及豐富度,增大申請成功率
高含金量文書素材,展現(xiàn)硬核技能與軟實力
言之有物,主動展現(xiàn)加大錄取率概率
夯實基礎,熟練定量研究更好適應后續(xù)學習
05
進度安排
01
階段一:科研項目匹配和準備期
周期:
1-4周
海外導師:
學生和導師雙向匹配
指南者導師:
進行前期技能、軟件等基礎能力培訓
02
階段二:科研項目正式周期
周期:
8周
海外導師:
每周遠程會議-科研推進-論文指導
指南者導師:
協(xié)助答疑和輔導
03
階段三:論文發(fā)表和網申
周期:
--
海外導師:
推薦信(官郵)+網推
指南者導師:
協(xié)助論文發(fā)表
06
學員故事
在
經歷
這兩個多月的“折磨”后,教授給我的評價是“孩子很認真努力”,的確我個人比較享受這個過程,教授的每個任務我都會認真甚至加倍完成,會把拓展內容也適當完成。
--雙非,考研失敗,我跟隨南洋理工教授發(fā)表國際一作論文助力留學申請!
X同學
|
參與項目:The Impact of Political Orientation on Investment Risk Appetite: Evidence from a US P2P Platform
我
特別
深刻地記得,當項目遇到瓶頸時,教授根據(jù)他的經驗為我指出了多個可以嘗試的突破方向。在那個時候,我特別需要教授的經驗和見識。他能夠站在一個較高的角度看待問題,而我苦思冥想了很久的問題在他看來可能一眼就能破解。
--“我不想放棄?!泵褶k本科,GPA無力回天,我發(fā)表國際一作,提升軟實力!
Y同學
|
參與項目:Revolutionizing COVID-19 Diagnosis with Swin Transformer:A Comparative Study on CT Image Attention Analysis and CNN Models performance
教授
會引導我先進行相關領域的經典與前沿論文閱讀。這個項目是關于人工智能在智能車輛中的應用,但教授會根據(jù)我前期論文閱讀的情況發(fā)現(xiàn)我對某個方向的興趣點,從而和我一起確定具體的研究方向。
--有志者事竟成:我做科研發(fā)表國際一作論文,助力“EE+人工智能”相關專業(yè)申請!
H同學
|
參與項目:An End-to-End Convolutional Neural Network Model for Autonomous Driving
07
錄取捷報
新加坡國立大學環(huán)境工程理學碩士(提前批)
Z同學
本科院校:
浙江大學
標化成績:
GPA:79 / 雅思:6.0
科研導師:
呂教授·南洋理工大學
參與項目:
Image recognition model building in the context of municipal waste classification
香港大學電氣與電子工程(工程)理學碩士
Y同學
本科院校:
南京郵電大學
標化成績:
GPA:87.28 / 雅思:6.5
科研導師:
呂教授·南洋理工大學
參與項目:
Research on Mixed-Mode Sensory System Fusion Algorithms
美國波士頓大學計算機專業(yè)碩士錄取
W同學
本科院校:
蘇州大學文正學院
標化成績:
GPA:3.0 / 多鄰國:130
科研導師:
郭教授·哥倫比亞大學
參與項目:
An Artificial Intelligence-Based Approach to Brain Tumor Prediction
帝國理工學院數(shù)據(jù)科學與數(shù)字優(yōu)化的運輸理學碩士
X同學
本科院校:
蘇州大學
標化成績:
GPA:90 / 雅思:7.0
科研導師:
李教授·南洋理工大學
參與項目:
Analysis of on-time arrival prediction and influencing factors of logistics trucks
新加坡國立大學數(shù)據(jù)科學與機器學習理學碩士
Z同學
本科院校:
東南大學
標化成績:
GPA:87 / 雅思:7.0
科研導師:
郭教授·哥倫比亞大學
參與項目:
Convolutional neural network model and transformer classification on kidney images
南洋理工大學電子學理學碩士
H同學
本科院校:
北京理工大學
標化成績:
GPA:2.9 / 雅思6.5
科研導師:
呂教授·南洋理工大學
參與項目:
Study of integration techniques for multi-modal sensory data
大語言模型在法律領域應用研究
Research on the application of large language models in the legal field
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2.2 您的目前學歷是
3.1 您的本科學校是
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