2月19日，为深入践行科技赋能检察工作的部署，全力推动检察业务智能化转型，黑龙江省林甸县检察院召开大语言模型DeepSeek应用推进会。

秉持“AI+检察+N”应用模式，紧扣如何将大语言模型DeepSeek深度融入检察业务全流程，展开研讨与经验分享，以科技创新为引擎驱动检察工作高质量发展。

在会议技术研讨环节，技术负责人全面讲解了大语言模型DeepSeek涵盖的核心技术、功能、操作方法、实操技巧及应用场景，介绍通过DeepSeek在工作网的本地部署，搭建安全自主的智能应用环境避免数据安全风险，针对不同业务场景的应用方向进行阐述，各业务条线负责人结合办案实际需求应用，讨论其在检察业务应用场景的有效融合。

刑事检察领域以“AI+检察+精准办案”为理念，针对卷宗多、证据复杂和人工审查效率低的问题，借助DeepSeek的自然语言处理能力，实现卷宗智能分类、关键证据提取和语义分析生成摘要，提升审查效率。同时利用机器学习实现类案推送和量刑建议辅助生成。针对模型对复杂法律关系和新型犯罪理解界定偏差问题，将选取典型案件微调训练，引入专家数据，优化功能并构建知识图谱。

民事检察依据“AI+检察+知识库建设”理念，针对文书审查和条文检索难题，用本地DeepSeek做智能文书审查，精准识别问题。在探索中发现，模型对一些涉及复杂民事法律关系交叉的案件，如合同纠纷与侵权责任竞合类案件，难以准确梳理法律关系和适用条文 。

针对复杂法律关系梳理难题，计划采用进一步丰富知识库内容，引入更多复杂案例进行训练，同时优化模型算法，提升模型对复杂法律关系的分析能力。

公益诉讼检察以“AI+检察+监督创新”为指引，针对线索发现和调查取证中的难点，借助本地DeepSeek监测分析数据筛选线索，用图像与语言处理结合技术分析资料。针对数据准确性、时效性和模糊线索挖掘问题，后续将建立监控机制、更新数据接口并优化算法。

在“AI+检察+人才培养”理念推动下，参会人员深入交流操作技巧和应用难点，针对专业术语理解偏差和数据隐私问题，研讨建立校准机制、强化加密管理等方案，从而加强检察人员AI技术培训打造复合型队伍。

同时，该院锚定人工智能等新技术在检察工作中的深度研究与探索。组建专业课题研究小组，围绕借助类脑智能与数智检察发展路径研究、大语言模型优化证据分析等关键问题开展课题化研究，整理形成系列课题，积极申报最高检、省院重点课题及法学会课题。

积极将课题成果转化应用到检察实践中，参加最高检、省院、市院理论年会，提升在检察技术创新领域的影响力，切实推动检察工作创新发展。

据悉，下一步该院重点结合司法实践中的实际问题，深入剖析人工智能与检察应用融合发展的难点，攻克技术应用难题，通过优化工作流程，完善技术标准和工作规范，探索应对策略，推动应用创新，持续完善问题解决方案，确保人工智能技术在检察工作中的应用更加科学、高效、规范，为基层检察工作注入强劲数智化动能。（刘刚 杨洪林）