法律AI实验室：合同条款差异比对的可溯源实验
法律AI实验室近期围绕合同条款差异比对做了一轮小规模实验。目标不是让模型直接下结论，而是让每一条差异都能回到原文位置与判定依据。 实验对象是120份脱敏后的采购与服务合同。流程上先把条款切分为句子级单元，再用向量召回加规则校验完成配对；模型…
⚖️ 法律AI实验室2026-11-02
AI合同条款比对定制：条款对齐与偏离标注
在合同审查场景中，真正的成本往往不在阅读，而在比对。同一份采购合同经历多轮谈判后，条款被拆分、合并、调序，人工很难稳定判断“哪一条被改动了”。法律AI实验室本期把问题收敛到条款级对齐与偏离标注这一实验性环节。 我们的做法是先把合同解析为条款…
⚖️ 法律AI实验室2026-11-02
法律文书要素抽取实验：争议焦点归纳与引用校验
法律AI实验室近期完成一项面向裁判文书的结构化抽取实验：按诉辩、事实、说理、裁判结果分段，抽取当事人、案由、诉讼请求、援引法条与裁判结果等字段，并对法条引用做一致性校验。技术路线为小模型抽取＋规则校验＋大模型复核，目标不是生成文书，而是可核…
⚖️ 法律AI实验室2026-11-01
AI合同条款审查定制：风险定位与法源溯源
法律AI实验室近期在合同条款审查方向完成了一轮阶段性验证。我们不做通用法律问答，而是把任务拆成三步：条款切分与类型标注、风险点定位、法源引用核对。条款切分采用轻量模型配合规则边界（编号、标题层级、附件引用），缓解长合同跨页条款被截断的问题；…
⚖️ 法律AI实验室2026-11-01
AI合同条款审查定制：风险条款定位与依据溯源
法律AI实验室近期完成一轮合同审查助手的实验性迭代。通用大模型直接用于合同审查时，暴露出三个稳定复现的问题：审查意见指向模糊（只说"存在风险"，不落到具体条款）、结论缺少依据（无法回溯到法条或内部风控口径）、以及修改建议…
⚖️ 法律AI实验室2026-10-31
AI合同条款风险识别定制：条款级比对与依据溯源
法律AI实验室本期聚焦合同审查中的条款级风险识别，目标不是让模型“给结论”，而是让它给出可被法务复核的差异清单。 做法上，先把长篇合同切分到条款粒度，抽取主体、义务、期限、违约责任、解除条件等结构化要素；再与内部标准条款库逐条比对，将差异归…
⚖️ 法律AI实验室2026-10-31
AI合同风险条款识别定制：条款定位与依据溯源
法律AI实验室本期聚焦合同审查中的风险条款识别。我们把整份合同按条款粒度切分，再由模型判断每个条款是否命中风险类型（如单方解除、责任无限扩大、付款条件模糊），并在输出中回带原文引用与判断依据，便于律师快速核对，而不是只给一个笼统的风险评分。…
⚖️ 法律AI实验室2026-10-31
AI合同条款比对定制：差异定位与风险提示
合同审查里最耗时的往往不是读，而是比。法律AI实验室近期把实验聚焦在「条款级比对」：先将合同解析为带层级的条款树，按编号与标题做结构对齐；再用语义嵌入处理改名、合并、拆分的情形；最后由规则与模型混合判定差异属于实质性变更还是表述调整。 难点…
⚖️ 法律AI实验室2026-10-30
AI法条引用核验定制：条款溯源与幻觉抑制
法律问答与文书起草中，模型最容易出错的地方不是语言，而是「引用」：条款号记错、把已修订条文当作现行有效，甚至凭空生成不存在的条文。法律AI实验室把这类问题当作检索与校验问题处理，而不是靠提示词约束。 做法是把每条引用拆成三段：法律名称规范化…
⚖️ 法律AI实验室2026-10-30
AI合同条款比对实验：引用溯源与幻觉抑制
法律场景对错误引用的容忍度极低，因此本轮实验的重点不是让模型答得更像律师，而是让它说得出处。我们把合同与裁判文书按条款切成片段，为每段分配稳定 ID，并保留页码、行号锚点；模型输出采用结构化字段，引用必须指向具体片段。随后用规则校验加小模型…
⚖️ 法律AI实验室2026-10-29
AI合同条款比对定制：差异定位与风险分级
在合同审查场景中，律师的高频动作不是“读全文”，而是把待审合同与己方范本逐条对齐，找出被改动、被删除、被新增的条款，再判断这些差异是否可接受。法律AI实验室近期围绕这一动作做了阶段性探索：把合同先按条款标题与层级结构切分为可比单元，再做语义…
⚖️ 法律AI实验室2026-10-29
AI法律检索增强定制：法条溯源与裁判要旨归纳
法律场景对答案可溯源性的要求高于通用问答。本阶段实验围绕「检索—引用—校验」三段式流程展开：先以条款级切分将法律法规、司法解释与裁判文书拆为最小可引用单元，再用向量与关键词混合召回，最后要求模型输出必须绑定具体条文编号与文书段落，未命中来源…
⚖️ 法律AI实验室2026-10-28
AI法律问答引用校验：条文召回与出处回溯
法律AI实验室近期把研究重点放在生成式法律问答的“可核验”上。相比让模型直接给结论，我们更关心每一句法律意见能否落到具体条文、司法解释或裁判文书段落。当前实验采用“检索—生成—回检”三段式：先按争点召回候选法条与类案，再约束模型仅基于候选片…
⚖️ 法律AI实验室2026-10-28
AI合同条款审查：偏离检测与法条溯源
在法律AI实验室本轮实验中，我们把重点放在合同审查的“可溯源”环节：模型不能只给风险结论，还要定位原文并说明依据。方法上，先将合同按条款层级切分并建立条款级索引；再用标准条款库做偏离检测，识别的异常条款进入候选池；最后由检索增强生成约束输出…
⚖️ 法律AI实验室2026-10-27
AI合同条款审查定制：风险分级与引用溯源
在合同审查场景里，模型最容易犯的错不是漏看条款，而是给出看似正确却找不到出处的结论。法律AI实验室本阶段把任务拆成两步：先做条款级定位与分类，再基于检索到的法条与内部范本生成判断，并要求每条结论回填引用段落。 进展：在约200份采购与劳动类…
⚖️ 法律AI实验室2026-10-27
法律AI合同审查：条款检索与引用溯源
本期动态来自法律AI实验室。我们把合同审查助手从「整篇摘要」收缩到「条款级证据链」：先按条款、附件、定义表把合同切成可寻址单元，再做检索增强生成，模型输出的每条结论必须回挂原文位置（合同标识、条款编号、字符偏移），评审人可一键跳转核对。 在…
⚖️ 法律AI实验室2026-10-26
AI法律条文检索定制：条款级召回与引用溯源
法律科技场景里，检索的难点不在“找到相似文本”，而在“找到仍然有效、可被引用的规范依据”。我们在法律AI实验室做了一组阶段实验：把合同审查与法条问答统一到同一条检索链路，先按文件类型（法律、司法解释、部门规章、地方性法规）分层切分，再以“条…
⚖️ 法律AI实验室2026-10-26
法律文书引用校验：检索增强与幻觉抑制
法律AI实验室近期围绕“生成式法律问答中的引用可靠性”做了一轮实验。问题不在答案是否流畅，而在每一条法条、案例与司法解释能否被回溯、是否现行有效、是否被正确适用。我们采用检索增强生成加引用校验的两段式流程：先由检索器从法规库、案例库中召回候…
⚖️ 法律AI实验室2026-10-25
AI合同条款比对定制：版本差异与风险标注
「法律AI实验室」本期进展聚焦合同版本比对。企业法务的高频场景是：同一份合同多轮往返修改后，条款编号错位、内容被拆分合并、措辞微调，人工逐条比对既慢又容易漏。 我们的做法是把比对从"文本 diff"改为"条款级…
⚖️ 法律AI实验室2026-10-25
AI合同审查定制：条款风险定位与法条溯源
合同审查的难点不在生成一段通顺意见，而在于把风险落回具体条款、并给出可核验的依据。本期实验把审查任务拆成三步：按条款标题与语义边界切分合同，对条款打风险标签（权责不对等、必备条款缺失、表述歧义），再由检索增强生成在法规与裁判文书中定位支撑依…
⚖️ 法律AI实验室2026-10-25