法律AI实验室近期把实验重心放在合同审查的条款级理解上：将合同拆分为条款单元后，分别做类型识别、义务主体抽取与风险点标注，并把结论回连到原文位置，便于律师复核。相比整篇文档分类，条款级任务更适合“小样本微调+规则兜底”的组合——模型负责语义判断，规则负责金额、期限、管辖等硬约束校验。
进展：在内部约420份采购与劳务合同测试集上，条款类型识别F1约0.91；高风险条款（无限责任、单方解除、自动续期）召回约0.88，误报主要集中在对赌与保密例外表述。每条结论均保留原文段落与字符偏移，可一键跳转定位。
下一步计划：补充跨合同比对能力，支持同一交易多版本条款的差异定位；并接入法规与判例检索，把风险标注从经验标签升级为带依据的引用，同时评估引用溯源的准确率。
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