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Legora在客户数据保密下构建法律智能体
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AI 综述
11月3日，Latent Space 发布 Legora CTO Jacob Lauritzen 的访谈，介绍客户数据保密条件下法律 AI 智能体的构建与评测。早先报道指出，Legora 无法读取智能体为律师工作的执行轨迹，因此由3名工程师和3名律师模拟客户工作环境，搭建测试环境；一次模型更新在 Legora 无需改动的情况下，将引用正确率从70%提升至99%。随后报道进一步说明，团队通过包含10,000份文件的模拟资料室测试尽职调查，并将生产问题归入10至20种已知失败模式。访谈还涉及模型选择与产品架构。
AI 根据报道生成 · 2 小时前更新
最新进展11月3日 07:01
后续报道补充：团队用万份文件模拟资料室测试尽职调查，将生产问题归入10至20种失败模式。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月3日
- Latent SpaceLegora CTO Jacob Lauritzen 访谈：如何为律师构建 AI 智能体
Legora CTO Jacob Lauritzen 分享了法律 AI 智能体的构建经验，重点涉及客户数据保密条件下的评测、模型选择与产品架构。评测团队由3名工程师和3名律师组成，通过包含10,000份文件的模拟资料室测试尽职调查，并将生产问题归入10到20种已知失败模式。
- Latent SpaceLegora CTO Jacob Lauritzen 谈如何在看不到客户数据时构建法律智能体
Legora 无法读取法律智能体为律师工作的执行轨迹，CTO Jacob Lauritzen 在访谈中介绍了利用模拟客户工作环境构建和测试智能体的方法。团队由 3 名工程师和 3 名律师搭建测试环境，访谈还涉及包含 10,000 个文件的数据室，以及一次模型更新让引用正确率从 70% 升至 99%、Legora 无需改动的案例。
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当前热度 9·可比范围峰值 10（11月3日 08:00）·近 24 小时可比范围变化 –
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