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对 AI 生成的事实性和解释性主张进行事后核验与信任审计。按类型和显著性对主张进行分类、路由到领域适当的来源、在分层量表上对可信度评分,并对貌似合理但无支撑的细节给出插值(Interpolated)裁定,同时对解释性主张评估修辞公平性。专为英格兰和威尔士的临床过失与医疗法实务设计,具有超出该领域的普遍适用性。

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Quellinformationen

Repository
CSlawyer1985/legal-skillhub
Letzte Quellaktivität
4. August 2026 um 07:06
Erkannte Sprache von SKILL.md
Chinesisch
Sterne
2
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