Legora CTO 谈保密数据下如何构建法律智能体
先了解这件事
Legora CTO Jacob Lauritzen 在 Latent Space 访谈中称，由于客户上传的文件几乎都属保密内容、且多归律所客户所有，团队无法查看智能体的运行 trace，只能由 3 名工程师和 3 名律师搭建模拟真实工作的强化学习环境来开发和测试，例如在含 1 万份文件的数据室中完成尽职调查并生成报告；另有约 100 名法律工程师参与评测。 Lauritzen 称，模型目前能完成约 60% 的法律工作；一次发布后引用准确率从 70% 提升到 99%，而 Legora 未做任何改动。 Legora 全部服务运行在 Azure 上，原因是创业初期律所不接受 AWS 或 GCP，而微软已通过 365 成为获批供应商。公司已开始针对法律检索等窄任务对开放权重模型做后训练，但不打算训练自己的前沿模型。
AI 根据报道生成 · 9 天前更新
报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
- Latent SpaceLegora CTO Jacob Lauritzen 谈法律智能体的评测、模型选择与计费模式变化
Latent Space 访谈 Legora CTO Jacob Lauritzen，讨论为律师构建 AI 智能体的做法。Legora 因客户数据高度保密无法查看 trace，由 3 名工程师和 3 名律师搭建 RL 环境模拟真实工作，例如在 1 万份文件的数据室中做尽职调查并生成报告，另从约 100 名法律工程师中抽调人力参与评测。
- Latent SpaceLegora CTO Jacob Lauritzen 谈如何在看不到数据的情况下构建法律智能体
Legora CTO Jacob Lauritzen 在访谈中讲述如何在看不到客户数据的情况下构建和测试法律智能体：团队用三名工程师加三名律师搭建模拟客户工作的测试环境，并称模型目前能做好约 60% 的法律工作。一次发布后引用准确率从 70% 提升到 99%，而 Legora 未做任何改动。
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