#legal_ai — Public Fediverse posts

Как Gemma и LangGraph написали законопроект победившего биопанка

Для специального бенчмарка мне потребовался нормативно-правовой документ с научной терминологией, перекрестными ссылками и набором сложных для векторизации имён. По традиции для подобных задач я использую тексты в жанре Киберпанк. Сразу вспомнил о «Манифесте Киберпанка» (слишком коротком для моей задачи) и Предложении 653 из «Видоизмененного углерода», у которого в реальности вообще нет текста. Делать подобный текст руками долго и довольно странно. В итоге решил совместить, опробовать агентную архитектуру для подготовки корпоративной «нетленки» и проверить, на что способна локальная модель в плане юридических и околонаучных текстов.

https://habr.com/ru/articles/1030684/

#text_generation #ollama #gemma #киберпанк #будущее #langgraph #agentic_ai #legal_ai

Как Gemma и LangGraph написали законопроект победившего биопанка

Для специального бенчмарка мне потребовался нормативно-правовой документ с научной терминологией, перекрестными ссылками и набором сложных для векторизации имён. По традиции для подобных задач я использую тексты в жанре Киберпанк. Сразу вспомнил о «Манифесте Киберпанка» (слишком коротком для моей задачи) и Предложении 653 из «Видоизмененного углерода», у которого в реальности вообще нет текста. Делать подобный текст руками долго и довольно странно. В итоге решил совместить, опробовать агентную архитектуру для подготовки корпоративной «нетленки» и проверить, на что способна локальная модель в плане юридических и околонаучных текстов.

https://habr.com/ru/articles/1030684/

#text_generation #ollama #gemma #киберпанк #будущее #langgraph #agentic_ai #legal_ai

Как Gemma и LangGraph написали законопроект победившего биопанка

Для специального бенчмарка мне потребовался нормативно-правовой документ с научной терминологией, перекрестными ссылками и набором сложных для векторизации имён. По традиции для подобных задач я использую тексты в жанре Киберпанк. Сразу вспомнил о «Манифесте Киберпанка» (слишком коротком для моей задачи) и Предложении 653 из «Видоизмененного углерода», у которого в реальности вообще нет текста. Делать подобный текст руками долго и довольно странно. В итоге решил совместить, опробовать агентную архитектуру для подготовки корпоративной «нетленки» и проверить, на что способна локальная модель в плане юридических и околонаучных текстов.

https://habr.com/ru/articles/1030684/

#text_generation #ollama #gemma #киберпанк #будущее #langgraph #agentic_ai #legal_ai

Как Gemma и LangGraph написали законопроект победившего биопанка

Для специального бенчмарка мне потребовался нормативно-правовой документ с научной терминологией, перекрестными ссылками и набором сложных для векторизации имён. По традиции для подобных задач я использую тексты в жанре Киберпанк. Сразу вспомнил о «Манифесте Киберпанка» (слишком коротком для моей задачи) и Предложении 653 из «Видоизмененного углерода», у которого в реальности вообще нет текста. Делать подобный текст руками долго и довольно странно. В итоге решил совместить, опробовать агентную архитектуру для подготовки корпоративной «нетленки» и проверить, на что способна локальная модель в плане юридических и околонаучных текстов.

https://habr.com/ru/articles/1030684/

#text_generation #ollama #gemma #киберпанк #будущее #langgraph #agentic_ai #legal_ai

Алгебра правосудия: как инженеры оцифровывали суды за 50 лет до ИИ

Сейчас в Legal AI доминирует довольно наивная идея: если большая языковая модель уже умеет писать приличный юридический текст, значит осталось только дать ей корпус судебных актов, прикрутить чат и получить "цифрового юриста" То есть будто бы право - это просто очень длинный prompt. Проблема в том, что суд - не текстовый жанр. Суд - это система. И как только вы выходите за пределы задач вроде "суммаризируй решение", "достань нормы" или “набросай черновик ходатайства”, выясняется неприятная вещь: LLM неплохо работает как интерфейс, но очень слабо подходит на роль самой архитектуры. Она умеет красиво объяснять. Но плохо заменяет процессную модель, вероятностный движок, слой маршрутизации и проверку ограничений. Это особенно заметно в задачах судебной аналитики: где дело может зависнуть, на каком этапе ломается траектория, где процесс ветвится, где нужен не текст, а расчет. И вот тут внезапно оказывается, что самые полезные идеи лежат не в свежем AI-маркетинге, а в работах полувековой давности. Еще в конце 1960-х исследователи моделировали прохождение felony defendants через судебную систему округа Колумбия, а в 1973 году уже описывали преимущественно алгебраический подход к симуляции legal systems для совместной работы инженеров и юристов, в том числе на материале судов Индианы. С инженерной точки зрения это важно не как исторический курьез, а как ранняя попытка честно ответить на вопрос: что именно мы автоматизируем в праве - текст, решение или саму систему. Ниже несколько простых, но, как кажется, важных идей по прочтении двух статей полувековой давности - Simulation Applied to a Court System (Jean G. Taylor, Joseph A. Navarro, Robert H. Cohen, 1968) и An algebraic method for simulating legal systems (Michael K. Sain, Eugene W. Henry, John J. Uhran, 1973) .

https://habr.com/ru/articles/1016538/

#legaltech #legal_ai #lexometrica #архитектура_llmприложений

От 0.034 до 0.791 и обратно: Legal RAG, 17 итераций и стена масштабирования

Я участвовал в ARLC 2026 — юридическом AI-челлендже по построению RAG-пайплайна поверх корпуса судебных решений и законов. Соло, с Claude Code в качестве напарника. За 5 дней и 17 итераций прошёл путь от 0.034 до 0.791 на warmup — а потом вышел в финал и потерял 42% на 300 документах вместо 30. Внутри — архитектура, код, математика F-beta, три провала и честный разбор работы с AI-ассистентом.

https://habr.com/ru/articles/1014758/

#RAG #retrieval_augmented_generation #legal_AI #Claude #grounding #BM25 #reranking #NLP #соревнование

От 0.034 до 0.791 и обратно: Legal RAG, 17 итераций и стена масштабирования

Я участвовал в ARLC 2026 — юридическом AI-челлендже по построению RAG-пайплайна поверх корпуса судебных решений и законов. Соло, с Claude Code в качестве напарника. За 5 дней и 17 итераций прошёл путь от 0.034 до 0.791 на warmup — а потом вышел в финал и потерял 42% на 300 документах вместо 30. Внутри — архитектура, код, математика F-beta, три провала и честный разбор работы с AI-ассистентом.

https://habr.com/ru/articles/1014758/

#RAG #retrieval_augmented_generation #legal_AI #Claude #grounding #BM25 #reranking #NLP #соревнование

От 0.034 до 0.791 и обратно: Legal RAG, 17 итераций и стена масштабирования

Я участвовал в ARLC 2026 — юридическом AI-челлендже по построению RAG-пайплайна поверх корпуса судебных решений и законов. Соло, с Claude Code в качестве напарника. За 5 дней и 17 итераций прошёл путь от 0.034 до 0.791 на warmup — а потом вышел в финал и потерял 42% на 300 документах вместо 30. Внутри — архитектура, код, математика F-beta, три провала и честный разбор работы с AI-ассистентом.

https://habr.com/ru/articles/1014758/

#RAG #retrieval_augmented_generation #legal_AI #Claude #grounding #BM25 #reranking #NLP #соревнование

От 0.034 до 0.791 и обратно: Legal RAG, 17 итераций и стена масштабирования

Я участвовал в ARLC 2026 — юридическом AI-челлендже по построению RAG-пайплайна поверх корпуса судебных решений и законов. Соло, с Claude Code в качестве напарника. За 5 дней и 17 итераций прошёл путь от 0.034 до 0.791 на warmup — а потом вышел в финал и потерял 42% на 300 документах вместо 30. Внутри — архитектура, код, математика F-beta, три провала и честный разбор работы с AI-ассистентом.

https://habr.com/ru/articles/1014758/

#RAG #retrieval_augmented_generation #legal_AI #Claude #grounding #BM25 #reranking #NLP #соревнование

Стоит ли обжаловать решение суда? Битва AI-титанов в 2026 году

Недавно на рынке произошло мощное обновление всей "большой тройки" LLM. Я решил провести исследование и сравнить самые свежие версии моделей от Anthropic, OpenAI и Google, чтобы понять, кто из них лучше всего справляется с ролью "LLM as Real Judge". Причем только в части оценки шансов в апелляции.

https://habr.com/ru/articles/1002088/

#искусственный_интеллект #legaltech #legal_ai #legaltech

60% of Legal Searches Now End Without a Click
https://talk24.ai/blog/ai-killing-legal-search
#ycombinator #AI_Client_Intake #Law_Firm_Software #Legal_Technology #Client_Onboarding #Legal_AI #Law_Practice_Management #Client_Communication #Legal_Automation #Personal_Injury_Lawyer_Software #Immigration_Lawyer_Software #Family_Law_Software #Legal_Chatbot

60% of Legal Searches Now End Without a Click
https://talk24.ai/blog/ai-killing-legal-search
#ycombinator #AI_Client_Intake #Law_Firm_Software #Legal_Technology #Client_Onboarding #Legal_AI #Law_Practice_Management #Client_Communication #Legal_Automation #Personal_Injury_Lawyer_Software #Immigration_Lawyer_Software #Family_Law_Software #Legal_Chatbot

60% of Legal Searches Now End Without a Click
https://talk24.ai/blog/ai-killing-legal-search
#ycombinator #AI_Client_Intake #Law_Firm_Software #Legal_Technology #Client_Onboarding #Legal_AI #Law_Practice_Management #Client_Communication #Legal_Automation #Personal_Injury_Lawyer_Software #Immigration_Lawyer_Software #Family_Law_Software #Legal_Chatbot

60% of Legal Searches Now End Without a Click
https://talk24.ai/blog/ai-killing-legal-search
#ycombinator #AI_Client_Intake #Law_Firm_Software #Legal_Technology #Client_Onboarding #Legal_AI #Law_Practice_Management #Client_Communication #Legal_Automation #Personal_Injury_Lawyer_Software #Immigration_Lawyer_Software #Family_Law_Software #Legal_Chatbot

Почему «голая» GPT не тянет юриспруденцию: разбираем архитектуру китайской LabourLawLLM

Любой, кто пытался прикрутить LLM к реальному продакшену в узком домене (медицина, право, инженерия), проходил стадию отрицания: "Да ладно, сейчас промпт подкручу, RAG прикручу — и полетит". Не полетит. 🙂 На этой неделе (январь 2026 г.) вышел любопытный китайский препринт "Chinese Labor Law Large Language Model Benchmark". Авторы сделали то, до чего у большинства стартапов не доходят руки: вместо написания очередной обертки над OpenAI API, они построили жесткий бенчмарк и доказали, что General-purpose модели сливают специализированным SFT-моделям, как только дело доходит до специфической логики и расчетов. Ниже — разбор статьи с проекцией на мой опыт разработки neshemyaka.ru (Legal AI для оценки исков). Спойлер: китайцы математически подтвердили то, что пришлось выяснять через боль и сжигание токенов. Суть проблемы: Generalist vs Specialist Основная гипотеза авторов: большие модели страдают от «размытия» контекста. Когда модель знает всё обо всём, она начинает галлюцинировать в задачах, требующих строгой импликации (если А, то Б, но только при условии В). Для проверки они собрали LabourLawBench — датасет из 12 типов задач по трудовому праву. И это не просто «вопрос-ответ». Архитектура бенчмарка (можно сказать, feature map для разработчика) Если вы пилите LegalTech, забирайте этот список как готовое ТЗ. Авторы выделили 12 задач:

https://habr.com/ru/articles/986120/

#legaltech #ai #ии #машинное+обучение #искусственный_интеллект #legal_ai #legaltech

Как юристу надоело объяснять, что дело швах: рождение «неШемяки!»

AI Legal веб-сервис для тех, кто устал гадать «Шемякин суд» — это не просто избитый фразеологизм, но реальность для многих, кто ввязался в судебную тяжбу, не оценив заранее все риски. Тысячи проигранных дел, потраченные нервы и деньги — всего этого можно было бы избежать, задай истец себе вовремя один простой вопрос: «Каковы мои шансы?». “неШемяка!” — это маленькое веб‑приложение, которое пытается ответить на один простой вопрос, есть ли хоть малейший смысл подавать иск, это сервис, который пытается отличить перспективное дело от заранее проигрышного. Эта статья — немного про архитектуру сервиса, но, в первую очередь, про путь: от разработчика до выпускника юрфака МГУ, который через десять лет успешной судебной практики вернулся обратно в код. И который, случись тут недельный отпуск, решил автоматизировать рутину первичной оценки исков. От разработки к юрфаку, или туда и обратно До юрфака была разнообразная, в том числе и айтишная биография: были и код, и проекты, и продакшн…. Потом случился юридический факультет МГУ, и написание кода сменилось на написание исков, жалоб, возражений - десять лет полноценного litigation. Так бывает, что захотелось в ту же реку войти дважды - и неожиданно для себя оказался опять в разработке: никто же не обещал, что род занятий нужно выбирать один раз и навсегда.🙂 При этом живая судебная практика дает редкий для разработчика навык — быстрое погружение в предметную область. Приходит клиент, и за несколько часов нужно разобраться в контексте, помочь принять важное решение, а, иногда, на следующий день оказаться в судебном процессе. Так что возвращение в it было веселым и закончилось solution архитектурой и в-свое-удовольствие бэкендом.

https://habr.com/ru/articles/968438/

#legal_ai #legal_tech #ииассистент #искусственный_интеллект #юриспруденция_в_it #ии_для_юристов