法律问答里最难处理的不是答不上来，而是答得很像对的——条款编号、施行日期、款项顺序，模型都能顺手编出来，且读起来毫无破绽。法律AI实验室近期把工作重点放在引用核验环节：将生成与检索彻底解耦，模型只负责组织论证，凡涉及法条的部分必须先经法规库检索命中，再由判定模型逐条比对语义蕴含关系，只有通过核验的引用才允许出现在最终答案中，未命中的则降级为“未检索到明确条文”的表述。
进展：在自建的法条引用测试集（约600条真实咨询改写）上，条文编号错误率由核验前的23%降至4%左右；对已废止或被修订条文的误引，基本可被时效过滤拦截。
下一步：把核验粒度从“条”下沉到“款、项”，并接入地方性法规与司法解释的版本库，让检索条件携带生效与失效时间，减少跨版本条文混用。这条路线不追求让模型更会说话，而是让它更少地言之凿凿。
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