4月21日，全国高校首个纪检监察垂直领域大模型“清鉴”在东南大学上线。该大模型致力于解决通用大模型在纪检监察工作场景中专业知识匮乏、逻辑不严密及数据安全风险等核心痛点，为我国纪检监察工作的专业化、数字化与智能化转型提供了全新技术支撑。

活动现场 记者吴楠/摄

东南大学纪检监察研究院执行院长刘练军介绍，该模型具有权威政策解读、典型案例廉政风险分析、定制化廉政教育、学术研究数据支持以及高频业务智能问答五大核心功能矩阵，可全面辅助纪检监察干部完成从信访举报受理、线索处置、初核、审查调查到案件审理的全链条工作，能有效提升智能起草报告、审查证据链完整性、推荐适用法条等实务工作的效率与规范性。

东南大学未来法治与数智技术创新实验室主任王禄生表示，“清鉴”的核心竞争力，在于其构建了国内规模最大的纪检监察领域训练语料库。该语料库规模达40亿词元，整合了相关党内法规、法律法规、学术研究成果与实务判例，并按多维度精细标注和深度解析，精准梳理了全国31个省市的地方规范性文件差异，能灵活适配不同地区的执纪执法场景。

“基于纪检监察工作极强的政治性、保密性与严谨性要求，大模型须在完全隔离的私有化环境中部署。”东南大学纪检监察研究院研究员毕胜介绍，该模型在长文本复杂案例分析方面优势明显，可依据案例进行分析，并给出此类案件的侦查建议和裁量依据。研发团队创新构建了“私有化部署+多场景合成数据+基于纪检监督规则的奖励优化推理强化（GRPO）+检索增强生成（RAG）”全流程技术路径，确保模型“以事实为根据，以党内法规和国家法律为准绳”，安全合规又精准专业。通过GRPO方法，团队搭建了包含法条准确性、逻辑一致性、事实忠实性等多维度的规则验证器，对模型的思维链进行自动评分与优化，确保模型在案件定性、证据审查等复杂任务中，能呈现清晰、严谨的推导过程。结合RAG架构，让模型的每一个结论都可追溯至具体法规条款或案例来源，极大程度缓解虚构法条或事实的“幻觉”现象。未来，研发团队将持续更新数据、优化算法，向多证据场景与人机交互方向迭代，努力以人机协同保障输出数据的准确性和安全性。

据悉，该模型由东南大学纪检监察研究院、法学院、新一代人工智能技术与交叉应用教育部重点实验室和未来法治与数智技术创新实验室等单位联合研发。