科大讯飞在2026年半年度业绩说明会材料中，把国家能源集团招采智能体列为FDE案例，并称已有项目稳定运行。同页另介绍专家反馈模型的一般FDE路径，未逐项披露其在国能内部如何实施。材料没有公开完整评审样本，本文不把宣传效果作为独立验证结果，也不把后续建设当成已经完成。
先判断专家究竟改了什么
以下是围绕采购评审任务的独立分析，不是该项目内部实施记录。一条AI判断被改正，原因可能完全不同：扫描件中的数字读错，采购要求没有正确对应，或提供的附件本来就不够。若把这些变化都存成一个“原答案错误、最终答案正确”的样本，下一次仍可能犯同类错误。
例如，日期识别错误，应该回到文字与表格读取环节；证明材料所覆盖的产品范围与当前采购对象不一致，则涉及条件匹配。两者即便产生相同的修改结果，也不宜使用同一种修正办法。更清楚的记录，应包含专家改变了哪个判断，以及作出改变所需的信息来自哪里。
材料不足要留下待确认状态
另一个容易混淆的情形，是没有找到证据与已经发现不符合要求。假设某份材料漏传了一页，系统不能仅根据当前附件就把未知补成否定结论。业务人员首先需要知道还缺什么，能否补充，以及补充后哪些判断需要重做。这些工作与直接修改一项结论有明显区别。
因此，评审辅助工具可以帮助定位待问事项，但不应让一段流畅解释掩盖资料空白。如果专家依据新收到的材料改了判断，记录中需要体现新增依据；如果原有材料足够、只是模型理解出错，则应保留另一类原因。把二者混合，可能错误地把新增信息带来的变化记作模型能力提升。
一次修正未必适合所有采购事项
评审要求往往带有适用对象和条件。某个项目中的证明要求，未必适用于另一个品类或另一份采购文件。整理专家反馈时，值得保留的不是孤立的最后一句答案，而是它在哪些条件下成立。脱离条件复制经验，可能让系统学到过度宽泛的判断。
对实施团队来说，可以先找一组经过复核的同类事项，观察错误集中发生在资料读取、对象对应还是条件判断。这样才能决定应该改读取方式、补充业务说明，还是调整模型处理环节。这里的分类是编辑部分析框架，不代表科大讯飞采用了相同分类，也不能替代采购专业人员的正式评审责任。
小团队较窄的服务切口，可以是帮助业务部门整理既有评审问题与修改理由，把容易反复沟通的材料缺项和适用条件说清楚。是否允许接触资料、能否形成可用样本，需要由客户确定。应以某类问题是否更容易被解释和处理来讨论价值，避免以大型项目的宣传数字作为报价或效果承诺。