工伤赔偿、逾期利息、违约金上限，法律内容里带计算的地方不少。有人写稿时会附上一整套算式：基数取多少、乘什么系数、分成几段累加，最后得出一个数。问题来了——这么写，机器是照着复述那个结果，还是会自己再算一遍？
能算的和算不准的
简单算术，模型现在能应付。一两步的加减乘、常见的百分比，它写得又快又准。算式里数字少、关系清楚的时候，直接让它算，结果通常没问题。
难在取值。真实的法律计算往往不是一道纯算术题：基数用哪个、按哪一年的标准、分成几档、有没有上限，这些口径要先定下来。模型自己定口径时容易想当然，拿一个笼统的标准套上去，看着像那么回事，细看未必对。
还有个常被忽略的短板：模型处理一串数字时容易串行。位数一多、步骤一长，中间抄错一步，后面全跟着错，而且它自己未必察觉得到。
更常见的情况是它「看起来在算」。模型会写出一步一步的算式，符号齐全、格式工整，让人以为它真的在推演。可这些步骤有可能是顺着语言习惯生出来的，并不是每一步都经过运算。样子像演算，和真演算，是两回事。
数字能力在评测里的位置
中文大模型测评基准 SuperCLUE 的 2025 年年度报告，把数学推理列为核心任务之一，与科学推理、代码生成、幻觉控制等并列。数学推理被单独拎出来当硬项，本身就说明它不是件轻松的事。
一项公开的横向测试更能说明问题：2025 年有媒体组织七家主流大模型挑战高考数学全国 1 卷，结果只有少数几家得分超过 140。高考数学尚且有明显的分差，涉及复杂口径的法律计算，就更不能指望模型「自己想明白」。
换个角度看，模型擅长的其实是复述算法。你把过程和口径写清楚，它能顺着你的逻辑讲下来，讲得有模有样。你不给过程、只给一个结果，它无法验证，只能照抄，或者另编一套看起来合理的推导。
对律所的意义：算例要把过程写全
写带计算的内容，最忌讳只抛一个数。读者看不懂钱是怎么来的，机器也没法核。把「取值依据—公式—分步计算—结果」一条条排清楚，价值立刻不一样。
口径尤其要写明。同样一笔钱，用的是全国口径还是本地口径，按上一年度还是当年度，结果能差出不少。写清楚口径，等于替机器把最容易出错的那一步先定死。
分步还有一层好处：机器引用时，能引到具体某一步，而不是含糊地引个结论。步骤清楚的内容，被摘出来当作依据的机会更大。
反过来，一篇内容只把数额抛出来、过程一句不提，遇到不同口径的追问，机器要么答不上，要么只能含糊带过。读者拿不到推导过程，也就无从判断这个数可不可信。
动作：看写全过程后复述准不准
挑一篇带计算的旧稿，就按现在的写法问一次豆包或者通义千问，看它复述得准不准。
然后把算式改写成完整的分步过程，口径、公式、每一步结果都写出来，再问一次，比较两次的复述。
如果改完之后机器复述明显更贴合，说明你的内容缺的正是「过程」这一层。以后写算例，照着这个格式来。
再换个平台问一遍，比如把写全过程的版本拿去问文心一言或者智谱清言，看不同平台复述得是否一致。一致性高的内容，通常意味着过程写得足够清楚，机器不太需要自己补。
顺手核一件事：稿子里出现的数字，自己按口径重算一遍。机器是照你的内容复述的，内容错了，它跟着错。
机器不会比谁更懂你这个领域的计算口径，它做的更多是把你写下的过程再讲一遍。所以算得对不对，责任说到底还在写的人身上——把过程写清楚，既是为了让读者信服，也是为了让机器别替你想当然。
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