长文是内容创作里最容易失控的场景：单段读起来都通顺，拼在一起却出现术语漂移、数字口径不一致、前后结论打架。本实验室近期做了一组小样本实验，把一份约八千字的技术白皮书拆成章节交由模型分段生成，再单独设一道核查环节。
做法分两步：生成前，用术语表和事实卡片约束关键概念、数值与单位；生成后，让模型以「只挑矛盾、不改写」的方式逐段比对实体与数值，输出差异清单，由人工复核确认。
- 进展：在本轮样本中，模型初筛能覆盖大部分术语不一致与数值冲突，人工核查耗时较逐字通读明显下降；但对隐含语义矛盾（如前后因果方向相反）仍会漏检，需人工兜底。
- 下一步：将术语表与事实卡片沉淀为可复用的写作流程模板，并在多语种改写场景中验证口径是否仍能保持统一。
结论仍偏保守：一致性核查更适合作为流程中的固定检查点，而非替代人工终审。样本量有限，上述结果不代表通用表现。
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