本次论坛汇聚法律、技术与学术界多方力量，围绕人工智能在法律场景中的实际应用展开深入交流。来自产学研不同背景的专家共同探讨了法律AI的落地路径与关键机制，为推动跨领域理解与合作提供了重要支撑。幂律智能始终专注于以大模型为核心的法律技术产品研发，推动法律行业向结构化、智能化方向演进。此次李融受邀主持论坛议题，也体现了团队在法律AI场景化实践中的长期积累，以及在开放合作中不断推进应用标准与方法建设的努力

本次论坛汇聚法律、技术与学术界多方力量，围绕人工智能在法律场景中的实际应用展开深入交流。来自产学研不同背景的专家共同探讨了法律AI的落地路径与关键机制，为推动跨领域理解与合作提供了重要支撑。幂律智能始终专注于以大模型为核心的法律技术产品研发，推动法律行业向结构化、智能化方向演进。此次李融受邀主持论坛议题，也体现了团队在法律AI场景化实践中的长期积累，以及在开放合作中不断推进应用标准与方法建设的努力

近日，在《能源》杂志社与数字国资举办的2025（第八届）国有企业数字化转型与发展研讨会上，由幂律智能助力中国电建集团核电工程有限公司（以下简称“中电建核电公司”）申报的“”项目，荣获“这一荣誉不仅标志着双方在数字化创新实践上的突破，更充分体现了其在推动行业数智化建设、强化企业管控能力方面的引领力。本次会议以“”为主题，吸引了中央企业、地方国企、科研院所、科技龙头及行业协会等数百位政产学研代表，共同

Kevin D. Ashley，美国匹兹堡大学法学院与计算机系双聘教授，SSCI一区期刊《Artificial Intelligence and Law》主编，国际人工智能与法律协会的前任主席。凯文·D·阿什利教授是法律推理计算建模和网络空间法律问题的专家。2002年，他因在计算建模法律中的案例推理和类比推理以及实践伦理学方面的显著贡献，被选为美国人工智能学会（American Associati

自AI律师【吾律】上线以来，已在企业与个人的高频法律场景中落地多项实用功能，帮助众多用户高效解决了日常法律问题。随着会员体系的逐步完善，越来越多的用户通过吾律实现了法律服务的“在收到大量用户反馈后，我们意识到，在实际的法律事务中，单纯的线上文书生成、信息分析仍有缺口。无论是劳动纠纷中企业与员工间的沟通诉求，还是商标侵权案件中的立场传递…… 这些物理世界的沟通环节，往往成为任务落地的最后一道坎。为此

各位专家、同仁，大家好！我将从供给侧创新的维度，结合幂律智能八年深耕法律科技领域的实战经验，围绕展开深度探讨。同时，也会分享如何在—— 这些思考均源于我们真实的行业实践与经验沉淀。

随着人工智能技术的快速发展，越来越多的“AI合同审查工具”涌入市场，法务、律师团队纷纷引入AI工具，希望它能成为合同审查的“神兵利器”。然而，许多人在试用过市面上的一些产品后，却得出了一个无奈的结论：“看起来很美，用起来很累”。究其原因，在于一款真正“好用”的合同审查AI，

在传统软件系统中，“工具”是为人设计的。它既是为人服务，也必须为模型服务。01为大模型设计工具 （Tools for the LLM）今天的大模型已具备广泛的推理、生成、分析能力，但若要在现实业务中胜任复杂任务，它仍然需要借助外部能力。这催生了一个新的工具体系：用于补足大模型能力的插件化模块。向量数据库：用于RAG场景，作为模型的动态知识库；

当用AI辅助合同写作时，提示词往往难以覆盖合同的特殊需求，导致输出内容存在 “条款漏洞”“表述歧义” 等问题。本文将从 “提示词设计逻辑”“分场景模板”“深度优化技巧”“法律风险防控” 四个维度，提供可直接落地的AI提示词方案，帮你高效生成专业、合规的合同文书。

某个下午，阳光炽烈，我在咖啡馆的露营帐篷下随意翻阅一本书。