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（含简称、旧称与同名法规区分）、条款号解析（「第X条第Y款」的层级还原）、时效状态判定（现行有效／已修订／已废止）。生成端先产出引用占位，再由检索模块回填条文原文与生效时间，最后用规则校验器逐条比对；不一致的引用降级为「未核实」，不进入最终结论。
要点：
1）阶段性进展：在内部构建的 1.2 万条法条索引上，条款号与层级类格式错误的拦截率约九成，主要漏检来自地方性法规与司法解释的版本更新滞后。
2）下一步计划：接入更细的法规版本时间轴，并在输出中显式标注「未核实」引用的来源与检索时间，方便使用者二次确认。
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