依意思最接近的 7 筆
法律 AI 公司 LegalOn 通過在 GPT-6 Luna、GPT-6.1 Sol 和 GPT-6 Astra 之間按任務複雜度選型，把 Codex 的預估日成本降低約 65%，同時保持開發速度。此前開發者可無限使用 GPT-5.5 的 Fast 模式，公司隨後預設限制 Fast 模式，並按部門、小組和個人設定月度用量與預算上限。輕量任務交給 Luna 寫程式碼，Sol 負責常規設計、資料分析與文件，Astra 處理架構設計等複雜判斷；
Mistral AI 官方帳號宣布，Mistral Large 4 在 Harvey 的 Legal Agent Benchmark（LAB）中位列開源模型第一。該推文以「金球獎·法律組」的說法公布這一排名，LAB 是面向法律場景智慧體能力的評測基準。原文未給出具體分數、參評模型數量與評測細節。
GLM-Legal 正式發布，基於 GLM-5.3-Flash 建置，官方稱其在主流法律基準上可對標前沿模型。該模型面向合同審查、證據分析、合規等真實法律工作流，技術部落格已同步上線。API 訪問需提交申請，另可通過 AutoClaw 先行試用。
ML4Good 與 EquiStamp 於 2026 年 9 月在英國東薩塞克斯舉辦了首屆歐洲前沿 AI 與法律研討會，為期五天，面向來自 12 個司法管轄區的 19 名資深法律、治理與風險專業人士。課程覆蓋從訓練、評估到 agent 與防護措施的前沿 AI 全流程，並對應採購、風險評估及供應商安全宣告失效等實際工作場景。參與者包括律所與內部律師、隱私合規人員、風險與金融顧問、法律學者及司法和公共部門代表。
基於 GLM-5.3-Flash 打造的法律智慧體模型 GLM-Legal 公布評測結果：在覆蓋 24 個執業領域的 Harvey LAB 真實律所工作流嚴格全通過評分下取得 19.2%，比基座模型提升 12.5 個百分點，並在 LegalBench 與中文 PLawBench 上以更小的引數規模追平頂級閉源前沿模型。訓練上採用中期訓練加高效後訓練，讓 Harness 與模型協同迭代，並把生產端反饋轉化為訓練訊號。
微軟總裁 Brad Smith 在 BBC 播客上呼籲儘快制定全球 AI 安全規則，並稱英國比美國和歐盟更適合主導這件事。他希望落地的規則包括：系統被失控 AI agent 攻破須依法通報、AI 產品發布前需經外部評估者批准，以及可暫停或減速的 kill switch。他批評上月白宮與 OpenAI、Anthropic、Nvidia 等簽署的自願性檔案只能約束負責任的公司。
加州民主黨參議員 Adam Schiff 在 Decoder 播客中稱，白宮讓多家 AI 公司簽署的自願安全承諾遠遠不夠，他支援設立新的專門機構來監管 AI。他提到，這些公司私下都公開呼籲監管，只是在總統面前不願得罪人；最高法院推翻 Chevron 先例後，法院取代機構專家解釋模糊法律，新規很容易立刻陷入訴訟。