CS234: Reinforcement Learning Зима 2025
Академическое сотрудничество и нарушения правил важны, поскольку позволяют оценивать индивидуальную работу каждого студента, независимо от вклада одногруппников, и подчеркивают ценность честности в будущей профессиональной деятельности. В разных учебных заведениях и регионах могут существовать свои представления о допустимых формах совместной работы. В этом курсе для письменных заданий по домашней работе разрешено обмениваться идеями с другими, но каждый обязан самостоятельно формулировать свои ответы, не заглядывая в решения окружающих. Что касается программирования, можно делиться только результатами работы программ — входными и выходными данными. Такой подход стимулирует независимую разработку, но позволяет обсуждать способы проверки кода. Помните: если вы передаете свое решение другому студенту, даже без прямого копирования, это все равно считается нарушением кодекса чести. Аналогично, размещение решений заданий в открытом доступе, например, на сайтах или в публичных репозиториях Git, приравнивается к такому нарушению.
Мы можем применять программы для выявления сходства между всеми сданными студентами кодами, включая материалы из предыдущих семестров и любые решения, найденные в интернете на общедоступных ресурсах. Любые нарушения Кодекса чести Стэнфордского университета передаются в Управление по судебным делам. Если вы считаете, что допустили ошибку — это бывает, особенно в условиях стресса или нехватки времени, — обратитесь к Эмме или главному ассистенту; последствия будут куда мягче, чем если мы сами вас заметим. Все студенты обязаны предоставлять собственные решения для домашних заданий по CS234, экзаменов, тестов и проектов. Разрешено использовать инструменты генеративного ИИ, такие как Gemini, GPT-4 и Co-Pilot, в тех же рамках, что и помощь от людей: нельзя запрашивать готовые решения или копировать код, но стоит указывать на применение таких инструментов. Как и при человеческом сотрудничестве, вы несете полную ответственность за свой результат. Мы будем проверять домашние задания, экзамены и проекты, чтобы соблюсти эти правила.
Нельзя указывать большую языковую модель в качестве соавтора в отчетах по этапам проекта или финальной работе: на данный момент генеративный ИИ не способен нести ответственность или признавать ошибки, поэтому он не может считаться полноценным участником финального проекта.