法律问答最危险的失败，不是答不出，而是答得流畅却引错了条文。本期法律AI实验室围绕“引用可核验”做了一轮工程化改造：把单次生成改为检索—引用—校验三段式。检索层先按案由、法院层级、裁判年份做硬过滤，再取回候选段落；生成层被约束为只能从候选段落中抽取条文与案号，并逐条给出回链坐标（文书ID＋段落号＋字符偏移）；校验层对回链做二次比对，不一致的引用直接降级为“待人工确认”，不进入正文。
要点：
- 进展：内部评测集320题（合同、劳动、侵权三类），条文可回链率由78%提升至94%，案号错引率明显下降；但模型自评置信度与实际可核验率的相关性仍偏弱，暂不单独作为放行依据。
- 下一步：接入法规时效层（修订与废止时间轴），处理跨版本引用；并试验多轮追问下的引用继承，避免上下文漂移导致引用悄悄换源。
我们把这套能力定位为基线设施——让每一条结论都能被点开核对，而不是替代律师的判断。
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