法律文本审查的难点往往不在“读懂”，而在“找出两份文本之间被动过的那个词”。实验室近期围绕合同版本比对做了一组实验：以条款为最小对齐单元，先做段落切分与条款编号归一，再用语义相似度做粗对齐，最后在候选窗口内做字级差异定位，避免整段重写引发的对齐漂移。
- 进展：在自建的 480 组合同修订对上测试，条款级对齐准确率 94.2%，差异可输出到具体句子与字符区间，并附修订类型标签（金额、期限、责任、管辖等）。当前主要误差来自“同义换述”类改写，误报偏多。
- 下一步：接入外部法规与判例检索，对偏离常规的责任、违约条款给出提示依据并保留引用出处；同时把人工复核结果回流为对齐样本，重点压降改写类误报。
需要明确的是，模型只负责定位与提示，风险等级判定仍由律师完成。我们关注的不是替代判断，而是尽量少“漏看”。
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