NVIDIA模型经后训练:法律智能体性能超Claude Opus
ctnzr · x · 2026-08-12
Harvey 与 Trajectory Labs 合作，对 NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning 模型在法律智能体基准上进行了后训练，取得了显著成效：
- 性能跃升：在未见的 LAB 任务上，智能体性能从 0% 提升至 8.3%，成功击败了 Claude Opus 4.6（6.6%）以及参数量大得多的 Nemotron 3 Ultra。
- 全面优化：在九个法律实务领域中性能均有所提升，且没有任何退步。
- 成本骤降：后训练使模型的平均输出 token 数从 9 万大幅压缩至 3.7 万，令牌回报率提升了 2.4 倍。
Trajectory Labs 指出，持续学习的核心在于不断降低重训成本。相比大模型几周才跑一次循环，像 Nemotron 3.5 Lightning 这样的小模型可以按夜、按客户甚至按具体案件进行高频微调，让“可计量的智能”成为现实。
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