Pada si Iroyin
AtunseAI Understanding finifini

Ile-iwe Ofin Vanderbilt ṣepọ simulator ifisilẹ agbara AI sinu eto-ẹkọ

Ile-iwe Ofin Vanderbilt ti ṣe ajọṣepọ pẹlu AltaClaro lati ṣafihan DepoSim, adaṣe ifisilẹ agbara AI, sinu iwe-ẹkọ ikẹkọ labẹ ofin nipasẹ Vanderbilt AI Law Lab.

4 min readRead the linked source
Source-provided image accompanying Vanderbilt Law School integrates AI-powered deposition simulator into curriculum
itọkasi orisunOrisun ti o gbasilẹ
Olutẹwe
vanderbilthustler.com
Orisun ọna asopọ
vanderbilthustler.comhttps://vanderbilthustler.com/2026/09/20/vanderbilt-law-school-announces-partnership-with-altaclaro-introduces-ai-depositions-into-curriculum/
Orisun iru
Orisun ti o sopọ mọ - ipo orisun akọkọ ko ti fi idi mulẹ.
AtokọLoye eyi ni iṣẹju 60

Bẹrẹ nibi

Awọn ofin bọtini

Opo gigun
Ṣiṣan iṣẹ ṣiṣe ti a paṣẹ ti iṣaju, awọn igbesẹ awoṣe, ati awọn ipele ifiweranṣẹ.
Ṣe idanwo fun ara rẹAI Ethics adanwo

Kini o ṣẹlẹ

Ile-iwe Ofin Vanderbilt ti ṣe ifilọlẹ ajọṣepọ kan pẹlu pẹpẹ ikẹkọ ofin AltaClaro lati ṣepọ DepoSim, adaṣe ifisilẹ agbara AI, sinu eto-ẹkọ eto-ẹkọ rẹ. Ọpa naa wa bayi fun awọn ọmọ ile-iwe ofin nipasẹ Vanderbilt AI Law Lab (VAILL), boya nipasẹ awọn iṣẹ ile-iwosan kan pato tabi ikẹkọ ominira nipasẹ ile-ikawe ile-iwe ofin. Ifilọlẹ yii jẹ aami igba akọkọ ti ile-iwe ofin ti funni ni ọja DepoSim si awọn ọmọ ile-iwe rẹ.

Ile-iwe Ofin Vanderbilt kede ajọṣepọ kan pẹlu AltaClaro lati mu pẹpẹ DepoSim wá si Vanderbilt AI Law Lab (VAILL). Ọpa naa jẹ apẹrẹ lati ṣe adaṣe awọn agbegbe ifisilẹ, gbigba awọn ọmọ ile-iwe laaye lati ṣe adaṣe ibeere ofin ati ilana.

Wiwọle si sọfitiwia naa jẹ iyasọtọ lọwọlọwọ si awọn ọmọ ile-iwe Vanderbilt Law Law. Awọn ọmọ ile-iwe le lo ọpa nipasẹ yiyan awọn iṣẹ ile-iwosan tabi ni ominira nipasẹ ile-ikawe ile-iwe ofin.

Emily Pavuluri, oludari ẹlẹgbẹ ti VAILL, ṣalaye pe ibi-afẹde lab naa ni lati ṣafikun eto-ẹkọ ọmọ ile-iwe pẹlu imọ-ẹrọ ti o pese itesiwaju oye alamọdaju iwọnwọn. O ṣe akiyesi pe awọn esi ọmọ ile-iwe ti dapọ, pẹlu wiwa sọfitiwia ti o ṣe iranlọwọ fun idanimọ awọn agbara ati ailagbara, lakoko ti awọn miiran ti ni iriri ibanujẹ pẹlu wiwo naa.

Ipilẹṣẹ naa pẹlu paati iṣe iṣe, pẹlu awọn ọmọ ile-iwe ti nkọ awọn ọmọ ile-iwe lati ṣe iṣiro pataki nigba ati bii o ṣe le ṣe AI ni adaṣe ofin.

Awọn alaye orisun: vanderbilthustler.com ↗

Kini idi ti o ṣe pataki

Ijọpọ ti awọn irinṣẹ kikopa ti AI-ṣiṣẹ sinu eto ẹkọ ofin ṣe aṣoju iyipada kan ni bii awọn ile-iwe ofin ṣe mura awọn ọmọ ile-iwe fun adaṣe alamọdaju. Nipa ipese agbegbe iṣakoso lati ṣe adaṣe awọn ọgbọn ifisilẹ, ipilẹṣẹ ni ero lati mu ikẹkọ ibile pọ si dipo ki o rọpo ibaraenisọrọ eniyan. Eto naa ṣe afihan ariyanjiyan ti nlọ lọwọ nipa ipa ti AI ni awọn ilana iṣe ofin ati idagbasoke ọjọgbọn, bi awọn ọmọ ile-iwe gbọdọ lilö kiri ni iwọntunwọnsi laarin imọ-ẹrọ mimuuṣiṣẹpọ fun imudani ọgbọn ati mimu awọn eroja eniyan ṣe pataki si agbawi ofin. Ọna ile-iwe naa n tẹnuba ṣiṣe ipinnu alaye, n gba awọn ọmọ ile-iwe niyanju lati ṣe agbeyẹwo yiyẹ ti imuse AI ni awọn oju iṣẹlẹ ofin gidi-aye.

Ifilọlẹ DepoSim ṣe afihan aṣa ti o gbooro ti iṣakojọpọ awọn irinṣẹ AI amọja sinu eto ẹkọ alamọdaju lati di aafo laarin imọ imọ-jinlẹ ati ohun elo iṣe.

Nipa gbigbe ohun elo laarin AI Law Lab, Vanderbilt wa ni ipo funrararẹ lati ṣe iwadi ipa ti AI ni ikẹkọ ofin. Eto naa ṣiṣẹ bi ọran idanwo fun boya awọn iṣeṣiro AI le ṣe imunadoko 'fikun' ikẹkọ eniyan laisi yiyọ awọn paati pataki eniyan-si-eniyan ti iṣe ofin.

Ipilẹṣẹ fi agbara mu awọn ọmọ ile-iwe lati koju awọn ilolu ihuwasi ti AI ni iṣẹ ofin ni kutukutu awọn iṣẹ-ṣiṣe wọn, bi wọn ṣe jẹ iṣẹ ṣiṣe pẹlu ṣiṣe ipinnu awọn aala ti o yẹ fun lilo AI ni agbawi ofin.

Interactive Mechanism

Ibaraẹnisọrọ Mechanism: Bii O Ṣe Nṣiṣẹ Lootọ

Ṣawari imọ-ẹrọ abẹlẹ lẹhin idagbasoke yii ni ibaraenisọrọ.

Thinking Budget (Test-Time Tokens):1,024 tokens
Complex Accuracy79%Math & Code Logic
Latency3.2sTime to first full output
Inference Cost$0.0092Per query estimated
Reasoning StyleStep VerificationInternal chain depth
Active Thinking Trace:
1Deconstruct user problem into formal constraints
2Propose candidate hypotheses & step-by-step calculation
3Self-correction: Backtrack and refute subtle edge cases
4Exhaustive consistency check & final output synthesis
Core takeaway: Test-time compute fundamentally changes AI economics. Instead of only scaling during pre-training, giving reasoning models more tokens at inference time allows them to systematically solve PhD-level STEM problems.
Ibanisọrọ Erongba Ṣayẹwo+10 Points
AI Ethics Quiz

Why can ethical evaluation not be reduced to one model score?

Kini lati wo tókàn

Ipa igba pipẹ ti awọn iṣeṣiro ti o da lori AI lori iṣẹ ọmọ ile-iwe ni awọn idanwo ẹgan ati awọn idije ile-ẹjọ moot wa lati rii. Ni afikun, ile-iwe n gbero agbara fun faagun awọn orisun ofin AI wọnyi si awọn ọmọ ile-iwe ti ko gba oye lati pese ifihan ni kutukutu si awọn ọgbọn adaṣe ofin. Awọn alafojusi yẹ ki o ṣe atẹle awọn esi ọmọ ile-iwe ati awọn abajade eto-ẹkọ bi eto naa ti nlọsiwaju, ni pataki nipa bii sọfitiwia naa ṣe koju awọn aati ibẹrẹ ti o dapọ ti o royin nipasẹ awọn olukọ, gẹgẹbi ibanujẹ olumulo dipo ilọsiwaju oye.

Imugboroosi ọjọ iwaju ti eto naa si awọn ọmọ ile-iwe alakọbẹrẹ wa labẹ ero nipasẹ ile-ẹkọ giga, eyiti o le yi opo gigun ti epo pada fun eto ẹkọ ofin ni ile-ẹkọ naa.

Imudara ohun elo naa yoo ṣee ṣe iwọn nipasẹ iṣẹ ọmọ ile-iwe ni awọn eto agbawi aṣa, gẹgẹbi awọn idanwo ẹlẹya ati kootu moot, lati rii boya 'atunṣe' ti AI-ṣiṣẹ tumọ si tumọ si ilọsiwaju iṣẹ eniyan.

Ṣiṣayẹwo ilọsiwaju ti imọlara ọmọ ile-iwe jẹ pataki lati pinnu boya awọn ọran lilo sọfitiwia naa ni a koju tabi ti wọn ba wa idena si ẹkọ ti o munadoko.

Awọn itọsọna ti o jọmọ & awọn ibeere

Ìlànà Ìwà AIAwọn awoṣe AI ti ṣalayeỌjọ́ Iwájú AIṢe idanwo ohun ti o mọ — gbiyanju idanwo AI ọfẹ kanWa ọrọ AI kan ninu iwe-itumọ waTẹle olutọpa idasilẹ awoṣe AI
Ṣe eyi wulo?