Операция выполнена!
Закрыть
Хабы: Искусственный интеллект

В современном LegalTech порог входа стремительно растет: просто "обернуть" API OpenAI в красивый интерфейс уже недостаточно - рынок требует кастомных архитектурных решений для повышения метрик точности. В поиске новых механик для "неШемяки!" (мой проект по предиктивной аналитике судебных процессов) все чаще погружаешься в китайские и индийские исследования. Как кажется, они потихоньку становятся лидерами AI LegalTech - судя по публикациям, именно в Азии сейчас наблюдается настоящий бум прикладных экспериментов с agentic workflows в юриспруденции.

И вот, новогодний подарок - препринт "Chinese Court Simulation with LLM-Based Agent System" исследователей из Университета Цинхуа (декабрь 2025). Китайские коллеги пошли дальше простых промптов и построили полноценную мультиагентную систему (MAS), где модели судят моделей. Ниже - разбор архитектуры SimCourt, результаты сравнения с живыми юристами и немного о том, как это проецируется на реальный продакшен.

Авторы исследования сфокусировались на фундаментальной проблеме текущих Legal AI решений - ограничениях single-shot inference. Классический пайплайн работает линейно: user input (фабула) -> rag (релевантная практика) -> llm -> verdict. В этой цепочке модель, по сути, играет в шахматы сама с собой. У неё нет внешнего критика или оппонента, который мог бы подсветить логическую ошибку или слабую позицию. Из-за этого даже топовые модели часто скатываются в confirmation bias: зацепившись за первый найденный аргумент "за", нейросеть начинает игнорировать или галлюцинировать факты, противоречащие её гипотезе, лишь бы сохранить когерентность ответа. Чтобы сломать этот паттерн, разработчики SimCourt заменили одиночный прогон на role-playing simulation - многоступенчатую агентную симуляцию, где истина рождается не в "голове" одной модели, а в конфликте нескольких

Читать далее
Читайте также
НОВОСТИ

ПИШИТЕ

Техническая поддержка проекта ВсеТут

info@vsetut.pro