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份采购与劳动类合同的内部测试中，条款级定位召回率约92%，风险分级与法务复核结论的一致率约八成；引入引用溯源后，无依据结论的比例明显下降，但跨条款的连带风险（如违约金与解除权相互影响）仍是主要漏项。
下一步计划：一是把引用溯源从段落级细化到句子级，便于复核人员逐句核对；二是加入版本比对，让新旧合同差异对应的风险变化单独成条，减少重复阅读。我们不追求替代律师判断，只把定位、引用与差异整理做扎实。
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