Harvey 用 context graphs 提升 AI agent 法律任务表现
Harvey 证明给 agent 建结构化的 context graphs，法律任务准确率能涨十几二十个点，成本还省 48%，做 agent 的可以研究下。
#Harvey
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信息流里打上「Harvey」标签的资讯、产品与论文，按刊登时间排，新的在上。
10月16日
10月15日
10月13日
Z.ai 发布 GLM-Legal，Harvey 法律基准得分超 Claude Fable 5 和 Kimi K3
Z.ai 拿 GLM-5.3-Flash 微调出的法律模型，在 Harvey 基准上跑赢 Claude Fable 5 和 Kimi K3，做法律 AI 的可以看看。
10月8日
Mistral Large 4 登顶 Harvey 法律智能体基准开源模型榜首
Mistral 放话了：Harvey 那个法律基准 LAB 上，Mistral Large 4 是开源模型里的第一名，做法律 AI 的可以看看。
10月2日
9月25日
OpenAI 展示 GPT-6 Astra 助力 Harvey 生成结构化法律文书
OpenAI 晒了个 GPT-6 Astra 加 Harvey 的案例，律师丢一堆文档进去就能拿到结构化法律草稿，做法律 AI 的可以看看。
9月23日
Lenny Rachitsky 推出进阶版 AI 评测系统指南
做 AI 产品的话这篇挺实用：Ramp、Shopify、Cursor 这些公司靠写 evals 把指标提了多少，还附了个免费插件让编码 Agent 帮你干活。
9月22日
Harvey公司毛利率降至负50%，因租用OpenAI和Anthropic模型成本激增
Harvey租用OpenAI和Anthropic模型成本暴增20倍，毛利率从50%变负50%，这AI代理成本失控了。
8月27日
8月23日
8月22日
8月21日
8月19日
8月14日
8月13日
Harvey后训练Nemotron 3.5 Lightning，法律Agent基准得分8.3%
Harvey把Nemotron 3.5 Lightning后训练了一把，法律Agent评测从0冲到8.3%，比Opus 4.6还强，输出也从90k缩到37k，省Token。
8月8日
7月11日
7月9日
行业02:03
Harvey组建模型训练团队，招聘AI研究员拓展法律AIHarvey在招人组建自己的模型训练团队，要把法律AI做到模型层，已有数千GPU和独特后训练数据，能提升开源模型到前沿水平，适合想做大型模型训练的AI研究员。
6月25日
6月5日
LangChain Labs 与 Harvey 联合研究发布
LangChain 与 Harvey 的联合研究展示了 AI 在法律领域的落地路径，做法律 AI 或企业级应用的开发者可以直接参考其中的工作流设计。
6月4日
Harvey 团队将 Spectre 集成到 Devin Desktop，实现组织上下文跨代理流动
Harvey 团队通过集成 Spectre 解决了组织上下文在代理间流动的痛点，使用 Devin 的开发者可以直接受益，建议关注这一实践。
产品03:21
路由+微调开源模型：更准、更快、更便宜，Harvey 法律案例验证法律 AI 团队终于有了可落地的降本增效方案——路由+微调开源模型比纯用前沿模型便宜 11 倍还更准，做垂直领域 AI 应用的开发者可以直接参考 Harvey 的实践。
6月3日