算法需要优化。陆辰野简短地回答，视线仍然黏在屏幕上。

苏晚当机立断：现在所有人都去休息两小时。辰野，你必须睡一会儿，这是命令。

可是测试进度...

没有可是。她的语气不容拒绝，疲劳作战只会制造更多错误。

这个强制的休息反而带来了意想不到的转机。当大家再次聚集在书房时，王薇兴奋地展示着她的新发现。

我研究德文合同时注意到，她指着屏幕上几个用红色标注的段落，其实我们可以用视觉元素来弥补语言障碍。比如用不同颜色的高亮来区分风险等级，用图标来表示条款类型，这样即使评委看不懂具体文字，也能快速理解合同的核心内容。

这个创意让所有人眼前一亮。陆辰野立即开始修改算法框架，将视觉特征纳入分析维度。苏晚则重新审视法律风险评估体系，寻找更直观的分类方式。

然而，新的问题很快出现。在下午的测试中，系统对一个复杂的德文长句解析出现严重偏差，差点将关键的免责条款误判为高风险内容。

这太危险了。林浩后怕地看着错误报告，如果在真实场景中出现这种误判，可能会让企业错失重要商机，甚至引发法律纠纷。

陆辰野沉默地盯着屏幕上的错误数据，良久才开口：我们需要建立双重校验机制。

具体怎么实施？苏晚追问。

初步筛选由系统完成，但对中高风险条款必须加入人工复核环节。他调出一个新建的算法模块，可以在界面上设置风险提示，提醒用户重点关注这些内容。

但这样会降低效率。王薇提出担忧，用户体验可能会打折扣。

经过激烈讨论，他们最终决定采用智能分级策略：低风险条款由系统自动处理并标识，中高风险条款则强制要求人工确认。这个方案在安全性和效率之间找到了平衡点。

元宵节后的第三天，系统终于完成了第一轮完整测试。当最后一个案例顺利通过验证，屏幕上跳出测试通过的绿色提示时，书房里爆发出压抑已久的欢呼。