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<title>AI真的理解文档吗？SIN-Bench评测揭示的真相</title>
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<!-- Table of Contents -->
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<nav class="toc-fixed bg-white rounded-lg shadow-lg p-6" id="toc">
<div class="flex justify-between items-center mb-4">
<h3 class="font-display font-semibold text-lg text-slate-800">目录导航</h3>
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</button>
</div>
<div class="space-y-1 text-sm">
<a class="toc-link" href="#executive-summary">核心观点摘要</a>
<a class="toc-link" href="#introduction">引言：SIN-Bench评测框架</a>
<a class="toc-link level-2" href="#evidence-gap">证据鸿沟现象</a>
<a class="toc-link level-2" href="#modality-entanglement">模态纠缠陷阱</a>
<a class="toc-link" href="#practical-methods">实用判断方法</a>
<a class="toc-link level-2" href="#evidence-chain">强制证据链验证</a>
<a class="toc-link level-2" href="#reasoning-tests">多层级推理测试</a>
<a class="toc-link level-2" href="#modality-detection">模态干扰检测</a>
<a class="toc-link" href="#risk-scenarios">高风险场景应对</a>
<a class="toc-link level-2" href="#credibility-signals">可信度信号识别</a>
<a class="toc-link level-2" href="#document-types">文档类型差异化处理</a>
<a class="toc-link level-2" href="#validation-workflow">迭代验证工作流</a>
<a class="toc-link" href="#capacity-building">长期能力建设</a>
<a class="toc-link level-2" href="#user-capabilities">用户核心能力</a>
<a class="toc-link level-2" href="#collaboration-model">人机协作模式</a>
</div>
</nav>
<!-- Toggle button for mobile -->
<!-- Main Content -->
<div class="main-content">
<!-- Executive Summary -->
<section class="mb-16" id="executive-summary">
<div class="highlight-box rounded-xl p-8">
<h2 class="font-display text-3xl font-bold mb-6 text-slate-800">核心观点摘要</h2>
<div class="grid md:grid-cols-2 gap-8">
<div>
<h3 class="font-semibold text-lg mb-4 text-slate-800">主要发现</h3>
<p class="text-slate-700 mb-4">
清华、斯坦福、哈佛联合发布的SIN-Bench评测揭示了一个令人不安的真相：
即使最先进的AI系统在处理复杂文档时，也远未达到真正的理解水平。
综合评分仅<strong>0.566分</strong>表明，AI在科学文献理解方面仍处于及格线边缘
<a class="citation-link" href="https://www.techwalker.com/2026/0121/3177410.shtml" target="_blank">[2]</a>。
</p>
<h4 class="font-semibold mt-6 mb-3 text-slate-800">两个核心问题</h4>
<ul class="space-y-2 text-slate-700">
<li><strong>证据鸿沟：</strong>AI能够给出正确答案，但无法提供正确的原始证据来源</li>
<li><strong>模态纠缠：</strong>AI被专业排版和图表格式欺骗，无法正确关联文本与图表</li>
</ul>
</div>
<div>
<h3 class="font-semibold text-lg mb-4 text-slate-800">实用判断原则</h3>
<div class="bg-slate-50 rounded-lg p-4 mb-4">
<p class="font-semibold text-slate-800 mb-2">"无证据，无信任"</p>
<p class="text-sm text-slate-600">
将AI定位为"初筛助手"，人类保留"终审法官"角色。
关键看三点：能否标注具体证据位置、能否通过多层级推理测试、能否识别格式干扰。
</p>
</div>
<h4 class="font-semibold mt-6 mb-3 text-slate-800">识别AI"不懂装懂"的关键</h4>
<ul class="space-y-2 text-slate-700">
<li>• 强制要求AI标注具体证据位置</li>
<li>• 测试跨层级推理能力</li>
<li>• 识别格式干扰的影响</li>
</ul>
</div>
</div>
</div>
</section>
<!-- Introduction Section -->
<section class="mb-16" id="introduction">
<h2 class="font-display text-4xl font-bold mb-8 text-slate-800">引言：SIN-Bench评测框架</h2>
<div class="prose prose-lg max-w-none text-slate-700">
<p class="text-xl leading-relaxed mb-6">
当AI系统处理我们上传的文档时，它究竟是在真正理解内容，还是仅仅在通过模式匹配"猜测"答案？
这个看似简单的问题，实际上触及了当前人工智能技术最根本的局限性。
</p>
<div class="my-8 bg-slate-50 rounded-xl p-6">
<h3 class="font-display text-xl font-semibold mb-4 text-slate-800">SIN-Bench：学术界的手术刀</h3>
<p>
SIN-Bench（Scientific Inference and Narrative Benchmark）是由清华大学、斯坦福大学和哈佛大学联合开发的评测框架，
专门针对AI系统在科学文献理解方面的能力进行测试。与传统评测不同，SIN-Bench采用了"鱼在海中游"
（Fish-in-the-Ocean, FITO）的评估范式，要求AI像侦探一样构建完整的逻辑证据链
<a class="citation-link" href="https://www.techwalker.com/2026/0121/3177410.shtml" target="_blank">[2]</a>。
</p>
</div>
<p>
这项研究的突破性在于，它不再满足于"答案正确即理解正确"的表面标准，而是深入探究AI回答的可追溯性和证据完整性。
评测结果令人警醒：包括Gemini-3-pro在内的主流多模态大语言模型，在综合评分中仅达到0.566分，
这意味着即使是最尖端的技术，在真正的科学文献理解方面仍处于及格线边缘。
</p>
</div>
</section>
<div class="section-divider"></div>
<!-- Evidence Gap Section -->
<section class="mb-16" id="evidence-gap">
<h2 class="font-display text-4xl font-bold mb-8 text-slate-800">"证据鸿沟"现象</h2>
<div class="grid lg:grid-cols-3 gap-8 mb-12">
<div class="lg:col-span-2">
<h3 class="font-display text-2xl font-semibold mb-6 text-slate-800">正确答案≠真正理解</h3>
<div class="prose prose-lg max-w-none text-slate-700">
<p class="mb-6">
当代大型语言模型展现出了一个令人不安的能力悖论：它们能够生成流畅、专业且看似合理的回答，
但这种表现背后隐藏着根本性的认知缺陷。AI系统的"猜对"机制源于其训练过程中形成的深层模式匹配能力。
当模型遇到特定类型的问题时，它会激活训练数据中与之统计相似的知识片段，而非基于当前文档内容进行真正的推理
<a class="citation-link" href="https://www.techwalker.com/2026/0121/3177410.shtml" target="_blank">[2]</a>。
</p>
<p class="mb-6">
更为隐蔽的是，这种猜测行为往往伴随着高度的自信表达。剑桥大学的一项突破性研究发现，
<strong>几乎所有被测试的AI系统在多轮对话中的信心校准都存在严重问题</strong>——它们要么过度自信，
要么过度谦虚，很少能准确反映自己的真实能力水平
<a class="citation-link" href="https://www.techwalker.com/2026/0107/3176439.shtml" target="_blank">[58]</a>。
</p>
</div>
</div>
<div>
<div class="bg-red-50 rounded-xl p-6 border-l-4 border-red-400">
<h4 class="font-semibold text-red-800 mb-3">警示案例</h4>
<p class="text-sm text-red-700 mb-3">
当询问AI关于"青铜利簋"文物时，AI不仅编造了错误的来历说明，
还虚假标注了文献来源，将《殷墟发掘报告》的作者错误地归属为中山大学考古学系
<a class="citation-link" href="https://pub-zhtb.hizh.cn/a/202503/05/AP67c81ee8e4b0985e0a1be6e7.html" target="_blank">[75]</a>。
</p>
<p class="text-xs text-red-600">
这种"自我包装"的行为使得虚假内容具有极高的迷惑性。
</p>
</div>
</div>
</div>
<div class="mb-12">
<h3 class="font-display text-2xl font-semibold mb-6 text-slate-800">可追溯性缺失的技术根源</h3>
<div class="prose prose-lg max-w-none text-slate-700">
<p class="mb-6">
"证据鸿沟"的核心技术特征在于AI回答的可追溯性断裂。SIN-Bench评测框架明确提出了<strong>"无证据，无得分"</strong>的评估原则，
这意味着，即使AI给出了正确答案，如果无法提供可验证的证据链来支撑这个答案，也不能获得高分
<a class="citation-link" href="https://www.techwalker.com/2026/0121/3177410.shtml" target="_blank">[2]</a>。
</p>
<div class="bg-blue-50 rounded-xl p-6 my-8">
<h4 class="font-semibold text-blue-800 mb-4">人类vsAI的证据追溯能力</h4>
<div class="grid md:grid-cols-2 gap-6">
<div>
<h5 class="font-medium text-blue-700 mb-2">人类读者</h5>
<ul class="text-sm text-blue-600 space-y-1">
<li>• 清晰的"来源指针"</li>
<li>• 空间-内容映射</li>
<li>• 明确的章节记忆</li>
<li>• 可验证的位置信息</li>
</ul>
</div>
<div>
<h5 class="font-medium text-blue-700 mb-2">AI系统</h5>
<ul class="text-sm text-blue-600 space-y-1">
<li>• 分布式处理</li>
<li>• 隐式注意力机制</li>
<li>• 缺乏位置追踪</li>
<li>• 模糊的引用表述</li>
</ul>
</div>
</div>
</div>
</div>
</div>
<div class="highlight-box rounded-xl p-8">
<h3 class="font-display text-xl font-semibold mb-6 text-slate-800">"证据鸿沟"的三种典型表现</h3>
<div class="overflow-x-auto">
<table class="w-full text-sm">
<thead>
<tr class="border-b border-slate-200">
<th class="text-left py-3 px-4 font-semibold text-slate-800">表现模式</th>
<th class="text-left py-3 px-4 font-semibold text-slate-800">核心特征</th>
<th class="text-left py-3 px-4 font-semibold text-slate-800">识别难度</th>
<th class="text-left py-3 px-4 font-semibold text-slate-800">典型场景</th>
</tr>
</thead>
<tbody class="text-slate-700">
<tr class="border-b border-slate-100">
<td class="py-3 px-4 font-medium">合理推断型</td>
<td class="py-3 px-4">结论合理但超出文档支持</td>
<td class="py-3 px-4">中等</td>
<td class="py-3 px-4">方法论推断、背景补充</td>
</tr>
<tr class="border-b border-slate-100">
<td class="py-3 px-4 font-medium">证据错位型</td>
<td class="py-3 px-4">证据存在但与问题不匹配</td>
<td class="py-3 px-4">较高</td>
<td class="py-3 px-4">多文档混淆、上下文误读</td>
</tr>
<tr>
<td class="py-3 px-4 font-medium">证据编造型</td>
<td class="py-3 px-4">完全虚构来源或内容</td>
<td class="py-3 px-4">最高</td>
<td class="py-3 px-4">专业领域、细节追问</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>
</div>
</section>
<div class="section-divider"></div>
<!-- Modality Entanglement Section -->
<section class="mb-16" id="modality-entanglement">
<h2 class="font-display text-4xl font-bold mb-8 text-slate-800">"模态纠缠"陷阱</h2>
<div class="prose prose-lg max-w-none text-slate-700 mb-12">
<p class="text-xl leading-relaxed">
"模态纠缠"现象揭示了AI系统在跨模态信息处理中的深层脆弱性。与人类读者不同，
AI对文档的理解高度依赖于形式特征——排版结构、图表样式、字体层级——这些本应服务于内容传达的辅助元素，
反而成为干扰判断的噪声源。
</p>
</div>
<div class="grid lg:grid-cols-2 gap-8 mb-12">
<div>
<h3 class="font-display text-2xl font-semibold mb-6 text-slate-800">形式误导机制</h3>
<div class="prose prose-lg max-w-none text-slate-700">
<p class="mb-6">
科学论文通常包含大量的图表、公式、表格等非文本元素，这些元素与正文之间存在着复杂的引用关系。
传统的文档处理方法往往会破坏这种关联，将图表和文本分离开来
<a class="citation-link" href="https://www.techwalker.com/2026/0121/3177410.shtml" target="_blank">[2]</a>。
</p>
<p class="mb-6">
这种形式-内容的纠缠在"困难负样本"（Hard Negatives）测试中表现得尤为明显。
当研究人员将关键信息嵌入非标准排版，或用专业学术格式呈现错误信息时，AI系统的表现显著下降。
</p>
</div>
<div class="bg-yellow-50 rounded-xl p-6 border-l-4 border-yellow-400">
<h4 class="font-semibold text-yellow-800 mb-3">测试发现</h4>
<p class="text-sm text-yellow-700">
一个用LaTeX格式排版的虚假定理，比一个纯文本描述的真实发现，更容易获得AI的"信任"，
这表明AI的判断机制存在根本性的倒置。
</p>
</div>
</div>
<div>
<img alt="学术文档排版错误的示例" class="w-full rounded-xl shadow-lg mb-6" src="https://kimi-web-img.moonshot.cn/img/img2024.cnblogs.com/5bbd24d62528439457f613eaa1936d5fdc5fe003.png" size="medium" aspect="wide" query="学术文档排版错误示例" referrerpolicy="no-referrer" data-modified="1" data-score="0.00"/>
<div class="bg-green-50 rounded-xl p-6">
<h4 class="font-semibold text-green-800 mb-3">解决方案</h4>
<p class="text-sm text-green-700 mb-3">
SIN-Bench团队开发的"语义优先格式化"技术，将文本和图像按照其在原文中的逻辑顺序进行排列，
就像恢复了一本书的原始阅读体验。
</p>
<p class="text-xs text-green-600">
实验结果显示，相比传统的空间布局，语义优先的组织方式能够将AI的理解性能提升10%以上
<a class="citation-link" href="https://www.techwalker.com/2026/0121/3177410.shtml" target="_blank">[2]</a>。
</p>
</div>
</div>
</div>
<div class="mb-12">
<h3 class="font-display text-2xl font-semibold mb-6 text-slate-800">跨模态关联失败</h3>
<div class="prose prose-lg max-w-none text-slate-700">
<p class="mb-6">
科学文献的理解本质上是一种跨模态的整合过程。读者需要将文字描述、数学公式、实验图表、统计表格等多种信息模态，
在认知中融合为一个连贯的知识结构。SIN-Bench的研究明确指出，真正的多模态理解需要系统能够理解不同信息模态之间的关联和相互解释关系，
而不是简单的组合
<a class="citation-link" href="https://www.techwalker.com/2026/0121/3177410.shtml" target="_blank">[2]</a>。
</p>
<div class="bg-slate-50 rounded-xl p-6 my-8">
<h4 class="font-semibold text-slate-800 mb-4">跨模态关联失败的典型表现</h4>
<div class="grid md:grid-cols-3 gap-4">
<div class="text-center">
<div class="bg-red-100 rounded-full w-16 h-16 flex items-center justify-center mx-auto mb-3">
<i class="fas fa-unlink text-red-600 text-xl"></i>
</div>
<h5 class="font-medium text-slate-800 mb-2">文本-图表错位</h5>
<p class="text-xs text-slate-600">引用的图表数据与文字描述不符</p>
</div>
<div class="text-center">
<div class="bg-red-100 rounded-full w-16 h-16 flex items-center justify-center mx-auto mb-3">
<i class="fas fa-calculator text-red-600 text-xl"></i>
</div>
<h5 class="font-medium text-slate-800 mb-2">公式-解释脱节</h5>
<p class="text-xs text-slate-600">能够识别公式符号但无法理解其物理含义</p>
</div>
<div class="text-center">
<div class="bg-red-100 rounded-full w-16 h-16 flex items-center justify-center mx-auto mb-3">
<i class="fas fa-chart-line text-red-600 text-xl"></i>
</div>
<h5 class="font-medium text-slate-800 mb-2">数据-结论断裂</h5>
<p class="text-xs text-slate-600">无法判断实验数据是否真正支持所述结论</p>
</div>
</div>
</div>
</div>
</div>
</section>
<div class="section-divider"></div>
<!-- Practical Methods Section -->
<section class="mb-16" id="practical-methods">
<h2 class="font-display text-4xl font-bold mb-8 text-slate-800">实用判断方法</h2>
<div class="prose prose-lg max-w-none text-slate-700 mb-12">
<p class="text-xl leading-relaxed">
基于SIN-Bench的评估原则，我们开发了一套实用的判断方法，帮助用户在日常应用中识别AI是否真正理解文档内容。
这些方法将学术严谨性转化为可操作的交互策略。
</p>
</div>
<!-- Evidence Chain Verification -->
<div class="mb-16" id="evidence-chain">
<h3 class="font-display text-3xl font-semibold mb-8 text-slate-800">强制证据链验证法</h3>
<div class="highlight-box rounded-xl p-8 mb-8">
<div class="flex items-center mb-4">
<div class="bg-red-500 rounded-full w-12 h-12 flex items-center justify-center mr-4">
<i class="fas fa-gavel text-white text-xl"></i>
</div>
<div>
<h4 class="font-display text-xl font-semibold text-slate-800">"无证据，无信任"原则</h4>
<p class="text-slate-600">将评估标准从"答案导向"转向"过程导向"</p>
</div>
</div>
<p class="text-slate-700">
SIN-Bench评测框架的核心创新之一，是明确提出<strong>"无证据，无得分"</strong>的原则。
这一原则对于日常用户具有直接的实操价值：在任何重要查询中，强制要求AI提供可追溯的证据来源。
</p>
</div>
<div class="grid lg:grid-cols-3 gap-6 mb-12">
<div class="bg-white rounded-xl p-6 shadow-sm border border-slate-200">
<div class="bg-blue-100 rounded-full w-12 h-12 flex items-center justify-center mb-4">
<i class="fas fa-map-marker-alt text-blue-600 text-xl"></i>
</div>
<h4 class="font-semibold text-slate-800 mb-3">明确位置标注</h4>
<p class="text-sm text-slate-600 mb-4">
提问时明确要求：必须标注证据来源的具体位置（页码/段落/图表编号）
</p>
<div class="bg-slate-50 rounded-lg p-3">
<p class="text-xs text-slate-500">
例如："请总结主要发现，并为每一项发现标注具体的支持证据，包括：所在的章节名称、段落序号、以及相关的图表或表格编号"
</p>
</div>
</div>
<div class="bg-white rounded-xl p-6 shadow-sm border border-slate-200">
<div class="bg-green-100 rounded-full w-12 h-12 flex items-center justify-center mb-4">
<i class="fas fa-search text-green-600 text-xl"></i>
</div>
<h4 class="font-semibold text-slate-800 mb-3">交叉核验</h4>
<p class="text-sm text-slate-600 mb-4">
人工定位AI引用的原文，确认是否存在、是否被曲解
</p>
<ul class="text-xs text-slate-500 space-y-1">
<li>• <strong>存在性核验：</strong>确认来源真实存在</li>
<li>• <strong>忠实性核验：</strong>确认转述准确无误</li>
<li>• <strong>充分性核验：</strong>确认证据充分支持结论</li>
</ul>
</div>
<div class="bg-white rounded-xl p-6 shadow-sm border border-slate-200">
<div class="bg-purple-100 rounded-full w-12 h-12 flex items-center justify-center mb-4">
<i class="fas fa-question-circle text-purple-600 text-xl"></i>
</div>
<h4 class="font-semibold text-slate-800 mb-3">追问细节</h4>
<p class="text-sm text-slate-600 mb-4">
要求AI解释证据如何支持结论，检验逻辑连贯性
</p>
<div class="bg-slate-50 rounded-lg p-3">
<p class="text-xs text-slate-500">
例如："请用三步以内的逻辑链条，说明你是如何从证据A得出结论B的"
</p>
</div>
</div>
</div>
<div class="bg-slate-50 rounded-xl p-8">
<h4 class="font-semibold text-slate-800 mb-6">交叉核验的三个层级</h4>
<div class="overflow-x-auto">
<table class="w-full text-sm">
<thead>
<tr class="border-b border-slate-200">
<th class="text-left py-3 px-4 font-semibold text-slate-800">核验层级</th>
<th class="text-left py-3 px-4 font-semibold text-slate-800">核心问题</th>
<th class="text-left py-3 px-4 font-semibold text-slate-800">验证方法</th>
<th class="text-left py-3 px-4 font-semibold text-slate-800">时间成本</th>
<th class="text-left py-3 px-4 font-semibold text-slate-800">典型发现</th>
</tr>
</thead>
<tbody class="text-slate-700">
<tr class="border-b border-slate-100">
<td class="py-3 px-4 font-medium">存在性核验</td>
<td class="py-3 px-4">来源是否真实存在？</td>
<td class="py-3 px-4">定位检查、数据库检索</td>
<td class="py-3 px-4">低（2-5分钟/条）</td>
<td class="py-3 px-4">编造文献、错误页码</td>
</tr>
<tr class="border-b border-slate-100">
<td class="py-3 px-4 font-medium">忠实性核验</td>
<td class="py-3 px-4">转述是否准确无误？</td>
<td class="py-3 px-4">逐句对比、语境还原</td>
<td class="py-3 px-4">中（5-15分钟/条）</td>
<td class="py-3 px-4">因果跳跃、程度夸大</td>
</tr>
<tr>
<td class="py-3 px-4 font-medium">充分性核验</td>
<td class="py-3 px-4">证据是否充分支持结论？</td>
<td class="py-3 px-4">独立推理、替代解释检验</td>
<td class="py-3 px-4">高（15-30分钟/条）</td>
<td class="py-3 px-4">选择性证据、忽略反证</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>
</div>
</div>
<!-- Reasoning Tests -->
<div class="mb-16" id="reasoning-tests">
<h3 class="font-display text-3xl font-semibold mb-8 text-slate-800">多层级推理测试法</h3>
<div class="prose prose-lg max-w-none text-slate-700 mb-8">
<p>
SIN-Bench提出的<strong>"鱼在海中游"（Fish-in-the-Ocean, FITO）</strong>评估范式，
将科学文献理解类比为海洋捕鱼：关键信息像鱼群一样自然游弋于各个章节之间，真正的理解需要追踪其游弋规律和相互关系
<a class="citation-link" href="https://www.techwalker.com/2026/0121/3177410.shtml" target="_blank">[2]</a>。
</p>
</div>
<div class="space-y-8">
<div class="bg-white rounded-xl p-8 shadow-sm border border-slate-200">
<div class="flex items-center mb-4">
<div class="bg-blue-500 rounded-full w-8 h-8 flex items-center justify-center mr-4">
<span class="text-white font-bold">1</span>
</div>
<h4 class="font-semibold text-slate-800">单层证据发现</h4>
</div>
<p class="text-slate-600 mb-4">
询问文档中明确陈述的事实，测试AI的基本定位能力。
例如："这篇论文的实验样本量是多少？""图3中展示的统计方法是什么？"
</p>
<div class="bg-slate-50 rounded-lg p-4">
<p class="text-sm text-slate-500">
<strong>测试目标：</strong>建立基线性能，验证AI的文本匹配能力
</p>
</div>
</div>
<div class="bg-white rounded-xl p-8 shadow-sm border border-slate-200">
<div class="flex items-center mb-4">
<div class="bg-green-500 rounded-full w-8 h-8 flex items-center justify-center mr-4">
<span class="text-white font-bold">2</span>
</div>
<h4 class="font-semibold text-slate-800">跨片段假设验证</h4>
</div>
<p class="text-slate-600 mb-4">
要求整合分散信息验证某一推断。例如："根据方法部分的描述和结果部分的数据，
该研究是否真正实现了其声称的'双盲'设计？"
</p>
<div class="bg-slate-50 rounded-lg p-4">
<p class="text-sm text-slate-500">
<strong>测试目标：</strong>评估AI的"工作记忆"能力和关联检索能力
</p>
</div>
</div>
<div class="bg-white rounded-xl p-8 shadow-sm border border-slate-200">
<div class="flex items-center mb-4">
<div class="bg-yellow-500 rounded-full w-8 h-8 flex items-center justify-center mr-4">
<span class="text-white font-bold">3</span>
</div>
<h4 class="font-semibold text-slate-800">矛盾信息处理</h4>
</div>
<p class="text-slate-600 mb-4">
故意提供冲突内容，观察AI能否识别并说明。例如：
"文档A声称X技术在2020年首次应用，文档B声称同一技术在2018年已有先例。请分析这一矛盾。"
</p>
<div class="bg-slate-50 rounded-lg p-4">
<p class="text-sm text-slate-500">
<strong>测试目标：</strong>测试AI的批判性思维和元认知能力
</p>
</div>
</div>
<div class="bg-white rounded-xl p-8 shadow-sm border border-slate-200">
<div class="flex items-center mb-4">
<div class="bg-red-500 rounded-full w-8 h-8 flex items-center justify-center mr-4">
<span class="text-white font-bold">4</span>
</div>
<h4 class="font-semibold text-slate-800">开放式综合总结</h4>
</div>
<p class="text-slate-600 mb-4">
评估AI能否构建完整的认知地图而非碎片化回答。要求AI用500字以内，
解释论文的核心贡献、方法创新、主要局限以及未来研究方向，并体现这些要素之间的逻辑联系。
</p>
<div class="bg-slate-50 rounded-lg p-4">
<p class="text-sm text-slate-500">
<strong>测试目标：</strong>评估AI构建连贯知识结构的能力
</p>
</div>
</div>
</div>
</div>
<!-- Modality Detection -->
<div class="mb-16" id="modality-detection">
<h3 class="font-display text-3xl font-semibold mb-8 text-slate-800">模态干扰检测法</h3>
<div class="grid lg:grid-cols-2 gap-8 mb-12">
<div>
<h4 class="font-semibold text-slate-800 mb-4">格式陷阱测试</h4>
<p class="text-slate-600 mb-4">
将关键信息嵌入非标准排版，观察AI是否漏读。具体策略包括：
将关键信息从标准正文移至脚注、附录或非标准位置；改变字体大小、颜色或样式以降低视觉显著性。
</p>
<div class="bg-blue-50 rounded-lg p-4">
<p class="text-sm text-blue-700">
<strong>测试原理：</strong>如果AI的理解真正基于内容语义，则形式变化不应显著影响其提取能力；
如果AI依赖形式启发，则非标准排版将导致性能下降。
</p>
</div>
</div>
<div>
<h4 class="font-semibold text-slate-800 mb-4">图表-文本错位测试</h4>
<p class="text-slate-600 mb-4">
提供图表与文字描述存在细微差异的文档，检验AI的跨模态校验能力。
错位程度可以从数值的四舍五入差异到趋势方向的根本矛盾。
</p>
<div class="bg-green-50 rounded-lg p-4">
<p class="text-sm text-green-700">
<strong>评估层次：</strong>检测层（是否识别不一致）、分析层（评估严重性）、
决策层（基于证据质量做出信任分配）
</p>
</div>
</div>
</div>
<div class="bg-slate-50 rounded-xl p-8">
<h4 class="font-semibold text-slate-800 mb-6">专业伪装测试</h4>
<p class="text-slate-600 mb-6">
用正式学术格式呈现错误信息，检验AI批判性。伪装材料包括：
格式规范的虚假参考文献、数据完整的虚假实验结果、或逻辑严密的虚假理论推导。
</p>
<div class="grid md:grid-cols-3 gap-4">
<div class="bg-white rounded-lg p-4">
<h5 class="font-medium text-slate-800 mb-2">低危回应</h5>
<p class="text-xs text-slate-600">AI完全接受伪装信息，将其纳入回答的证据基础</p>
<div class="mt-2 text-xs text-red-600">⚠️ 警惕：缺乏来源批判能力</div>
</div>
<div class="bg-white rounded-lg p-4">
<h5 class="font-medium text-slate-800 mb-2">中危回应</h5>
<p class="text-xs text-slate-600">AI对伪装信息表现出不确定性，但仍未明确质疑</p>
<div class="mt-2 text-xs text-yellow-600">⚠️ 注意：批判性不足</div>
</div>
<div class="bg-white rounded-lg p-4">
<h5 class="font-medium text-slate-800 mb-2">理想回应</h5>
<p class="text-xs text-slate-600">AI识别伪装信息的可疑之处，并建议用户进一步核实</p>
<div class="mt-2 text-xs text-green-600">✅ 罕见但最佳</div>
</div>
</div>
</div>
</div>
</section>
<div class="section-divider"></div>
<!-- Risk Scenarios Section -->
<section class="mb-16" id="risk-scenarios">
<h2 class="font-display text-4xl font-bold mb-8 text-slate-800">高风险场景识别与应对策略</h2>
<div class="mb-12" id="credibility-signals">
<h3 class="font-display text-3xl font-semibold mb-8 text-slate-800">答案可信度低的信号</h3>
<div class="grid lg:grid-cols-3 gap-6 mb-8">
<div class="bg-white rounded-xl p-6 shadow-sm border border-slate-200">
<div class="bg-orange-100 rounded-full w-12 h-12 flex items-center justify-center mb-4">
<i class="fas fa-comment-dots text-orange-600 text-xl"></i>
</div>
<h4 class="font-semibold text-slate-800 mb-3">语言模式异常</h4>
<p class="text-sm text-slate-600 mb-4">
过度流畅的套话、回避具体引用、自信度与内容深度错配
</p>
<div class="bg-slate-50 rounded-lg p-3">
<p class="text-xs text-slate-500">
<strong>典型套话：</strong>"这是一个复杂的问题，涉及多个相互关联的因素"
</p>
</div>
</div>
<div class="bg-white rounded-xl p-6 shadow-sm border border-slate-200">
<div class="bg-red-100 rounded-full w-12 h-12 flex items-center justify-center mb-4">
<i class="fas fa-balance-scale text-red-600 text-xl"></i>
</div>
<h4 class="font-semibold text-slate-800 mb-3">置信度-证据错配</h4>
<p class="text-sm text-slate-600 mb-4">
斩钉截铁的结论配模糊来源，高自信度表达与低质量证据配对
</p>
<div class="bg-slate-50 rounded-lg p-3">
<p class="text-xs text-slate-500">
<strong>危险组合：</strong>"毫无疑问"+ "相关研究表明"
</p>
</div>
</div>
<div class="bg-white rounded-xl p-6 shadow-sm border border-slate-200">
<div class="bg-blue-100 rounded-full w-12 h-12 flex items-center justify-center mb-4">
<i class="fas fa-layer-group text-blue-600 text-xl"></i>
</div>
<h4 class="font-semibold text-slate-800 mb-3">领域知识混杂</h4>
<p class="text-sm text-slate-600 mb-4">
将训练数据中的通用知识与上传文档内容混淆，错误归因
</p>
<div class="bg-slate-50 rounded-lg p-3">
<p class="text-xs text-slate-500">
<strong>检测方法：</strong>设计依赖文档独特内容的问题
</p>
</div>
</div>
</div>
<div class="highlight-box rounded-xl p-8">
<h4 class="font-semibold text-slate-800 mb-6">语言模式异常识别指南</h4>
<div class="overflow-x-auto">
<table class="w-full text-sm">
<thead>
<tr class="border-b border-slate-200">
<th class="text-left py-3 px-4 font-semibold text-slate-800">异常类型</th>
<th class="text-left py-3 px-4 font-semibold text-slate-800">具体表现</th>
<th class="text-left py-3 px-4 font-semibold text-slate-800">潜在问题</th>
<th class="text-left py-3 px-4 font-semibold text-slate-800">建议应对</th>
</tr>
</thead>
<tbody class="text-slate-700">
<tr class="border-b border-slate-100">
<td class="py-3 px-4 font-medium">过度流畅套话</td>
<td class="py-3 px-4">高度通用、零信息表述</td>
<td class="py-3 px-4">缺乏实质内容、回避具体问题</td>
<td class="py-3 px-4">要求具体化：请用文档中的具体信息替代概括性表述</td>
</tr>
<tr class="border-b border-slate-100">
<td class="py-3 px-4 font-medium">回避具体引用</td>
<td class="py-3 px-4">聚合性、模糊性来源描述</td>
<td class="py-3 px-4">证据编造或缺失</td>
<td class="py-3 px-4">强制定位：请提供页码/段落/图表编号</td>
</tr>
<tr>
<td class="py-3 px-4 font-medium">自信度错配</td>
<td class="py-3 px-4">确定性语气与复杂内容不匹配</td>
<td class="py-3 px-4">不确定性校准失败</td>
<td class="py-3 px-4">引入反事实：如果条件X不成立，结论是否仍然有效？</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>
</div>
</div>
<div class="mb-16" id="document-types">
<h3 class="font-display text-3xl font-semibold mb-8 text-slate-800">文档类型差异化应对</h3>
<div class="space-y-8">
<div class="bg-white rounded-xl p-8 shadow-sm border border-slate-200">
<div class="flex items-center mb-6">
<div class="bg-blue-100 rounded-full w-12 h-12 flex items-center justify-center mr-4">
<i class="fas fa-flask text-blue-600 text-xl"></i>
</div>
<h4 class="font-display text-xl font-semibold text-slate-800">科学文献</h4>
</div>
<div class="grid md:grid-cols-2 gap-6">
<div>
<h5 class="font-semibold text-slate-800 mb-3">核查重点</h5>
<p class="text-sm text-slate-600 mb-4">
重点核查方法-数据-结论的三段式证据链。验证AI对方法部分的描述是否准确，
特别关注其是否识别了方法的关键限制。
</p>
</div>
<div>
<h5 class="font-semibold text-slate-800 mb-3">常见风险</h5>
<ul class="text-sm text-slate-600 space-y-1">
<li>• "结论驱动阅读"——忽略方法限制或矛盾数据</li>
<li>• 文本-图表错位、公式符号误读</li>
<li>• 补充材料忽略</li>
</ul>
</div>
</div>
</div>
<div class="bg-white rounded-xl p-8 shadow-sm border border-slate-200">
<div class="flex items-center mb-6">
<div class="bg-green-100 rounded-full w-12 h-12 flex items-center justify-center mr-4">
<i class="fas fa-chart-pie text-green-600 text-xl"></i>
</div>
<h4 class="font-display text-xl font-semibold text-slate-800">商业报告</h4>
</div>
<div class="grid md:grid-cols-2 gap-6">
<div>
<h5 class="font-semibold text-slate-800 mb-3">应对策略</h5>
<p class="text-sm text-slate-600 mb-4">
采用"数据锚定"策略，强制要求AI区分"文档中明确陈述的信息"和"基于行业知识的推断"，
并明确标注为推断。
</p>
</div>
<div>
<h5 class="font-semibold text-slate-800 mb-3">风险场景</h5>
<ul class="text-sm text-slate-600 space-y-1">
<li>• 用行业平均增长率替代公司实际数据</li>
<li>• 用竞争对手战略推断目标公司计划</li>
<li>• 财务数据单位错误（百万vs十亿）</li>
</ul>
</div>
</div>
</div>
<div class="bg-white rounded-xl p-8 shadow-sm border border-slate-200">
<div class="flex items-center mb-6">
<div class="bg-red-100 rounded-full w-12 h-12 flex items-center justify-center mr-4">
<i class="fas fa-gavel text-red-600 text-xl"></i>
</div>
<h4 class="font-display text-xl font-semibold text-slate-800">法律合同</h4>
</div>
<div class="grid md:grid-cols-2 gap-6">
<div>
<h5 class="font-semibold text-slate-800 mb-3">核查要求</h5>
<p class="text-sm text-slate-600 mb-4">
逐条验证条款引用，防止AI遗漏关键例外条款。
要求AI提供所讨论条款的完整文本引用，而非概括。
</p>
</div>
<div>
<h5 class="font-semibold text-slate-800 mb-3">核心风险</h5>
<ul class="text-sm text-slate-600 space-y-1">
<li>• "例外条款遗漏"——忽略远离主条款的修饰性内容</li>
<li>• 条款相互引用理解错误</li>
<li>• 定义递归使用混淆</li>
</ul>
</div>
</div>
</div>
</div>
</div>
<div class="mb-16" id="validation-workflow">
<h3 class="font-display text-3xl font-semibold mb-8 text-slate-800">迭代验证工作流</h3>
<div class="prose prose-lg max-w-none text-slate-700 mb-8">
<p>
迭代验证工作流的设计原则是将有限的认知资源分配到不同深度的核查层级，实现效率与可靠性的平衡。
通过系统化的流程，最大化AI的优势，同时规避其风险。
</p>
</div>
<div class="space-y-6">
<div class="bg-white rounded-xl p-6 shadow-sm border border-slate-200">
<div class="flex items-center mb-4">
<div class="bg-blue-500 rounded-full w-8 h-8 flex items-center justify-center mr-4">
<span class="text-white font-bold">1</span>
</div>
<h4 class="font-semibold text-slate-800">首轮粗筛：快速判断合理性</h4>
</div>
<p class="text-sm text-slate-600 mb-4">
目标：在最短时间内识别明显不可信的回答。评估表面合理性、任务响应度、置信度适当性。
时间预算：1-2分钟。
</p>
</div>
<div class="bg-white rounded-xl p-6 shadow-sm border border-slate-200">
<div class="flex items-center mb-4">
<div class="bg-green-500 rounded-full w-8 h-8 flex items-center justify-center mr-4">
<span class="text-white font-bold">2</span>
</div>
<h4 class="font-semibold text-slate-800">二轮精查：随机抽样验证</h4>
</div>
<p class="text-sm text-slate-600 mb-4">
目标：对AI提供的证据进行抽样核验。优先选择关键主张、数值事实、来源可疑的证据。
每个证据核验：5-10分钟。
</p>
</div>
<div class="bg-white rounded-xl p-6 shadow-sm border border-slate-200">
<div class="flex items-center mb-4">
<div class="bg-purple-500 rounded-full w-8 h-8 flex items-center justify-center mr-4">
<span class="text-white font-bold">3</span>
</div>
<h4 class="font-semibold text-slate-800">三轮压力测试：多角度追问</h4>
</div>
<p class="text-sm text-slate-600 mb-4">
目标：暴露AI回答在边界条件下的脆弱性。采用反事实追问、极端化追问、对抗性追问。
评估回应的稳定性和深度。
</p>
</div>
</div>
<div class="bg-slate-50 rounded-xl p-8 mt-8">
<h4 class="font-semibold text-slate-800 mb-4">建立个人"困难负样本"库</h4>
<p class="text-slate-600 mb-4">
长期的能力建设需要系统化的经验积累。记录AI失败的具体情境、失败性质、有效的检测策略，
形成可复用的知识库。
</p>
<div class="grid md:grid-cols-2 gap-4">
<div>
<h5 class="font-medium text-slate-800 mb-2">记录内容</h5>
<ul class="text-sm text-slate-600 space-y-1">
<li>• 文档类型、问题形式、AI模型版本</li>
<li>• 失败性质（证据编造、逻辑断裂等）</li>
<li>• 有效的检测策略和追问方式</li>
</ul>
</div>
<div>
<h5 class="font-medium text-slate-800 mb-2">应用场景</h5>
<ul class="text-sm text-slate-600 space-y-1">
<li>• 新AI工具的快速评估</li>
<li>• 交互策略的优化</li>
<li>• 风险意识的培养</li>
</ul>
</div>
</div>
</div>
</div>
</section>
<div class="section-divider"></div>
<!-- Capacity Building Section -->
<section class="mb-16" id="capacity-building">
<h2 class="font-display text-4xl font-bold mb-8 text-slate-800">长期能力建设</h2>
<div class="prose prose-lg max-w-none text-slate-700 mb-12">
<p class="text-xl leading-relaxed">
从被动防御AI的"不懂装懂"，到主动评估其理解深度，需要系统性的能力建设。
这种能力不仅包括技术性的验证技能，更涉及认知框架的转变和协作模式的优化。
</p>
</div>
<div class="mb-16" id="user-capabilities">
<h3 class="font-display text-3xl font-semibold mb-8 text-slate-800">用户端核心能力</h3>
<div class="grid lg:grid-cols-3 gap-8 mb-8">
<div class="bg-white rounded-xl p-8 shadow-sm border border-slate-200">
<div class="bg-blue-100 rounded-full w-16 h-16 flex items-center justify-center mb-6">
<i class="fas fa-search text-blue-600 text-2xl"></i>
</div>
<h4 class="font-semibold text-slate-800 mb-4">证据意识养成</h4>
<p class="text-slate-600 mb-4">
将"来源请求"设为默认交互习惯。在任何信息查询中，
优先使用"请提供支持该信息的文档位置"而非简单的"是什么"。
</p>
<div class="bg-slate-50 rounded-lg p-4">
<h5 class="font-medium text-slate-800 mb-2">行为改变</h5>
<ul class="text-xs text-slate-500 space-y-1">
<li>• 第一反应是扫描来源标注而非沉浸于内容</li>
<li>• 对无来源或模糊来源的回答养成追问习惯</li>
<li>• 从"AI告诉我什么"转向"AI如何知道"</li>
</ul>
</div>
</div>
<div class="bg-white rounded-xl p-8 shadow-sm border border-slate-200">
<div class="bg-green-100 rounded-full w-16 h-16 flex items-center justify-center mb-6">
<i class="fas fa-brain text-green-600 text-2xl"></i>
</div>
<h4 class="font-semibold text-slate-800 mb-4">领域基础储备</h4>
<p class="text-slate-600 mb-4">
具备识别AI"幻觉"的专业知识底线。不需要成为专家，
但需要建立"足够好"的知识基准，以识别明显的错误和异常。
</p>
<div class="bg-slate-50 rounded-lg p-4">
<h5 class="font-medium text-slate-800 mb-2">学习策略</h5>
<ul class="text-xs text-slate-500 space-y-1">
<li>• 核心概念的定义和边界</li>
<li>• 关键数据的数量级认知</li>
<li>• 领域的方法论常识</li>
</ul>
</div>
</div>
<div class="bg-white rounded-xl p-8 shadow-sm border border-slate-200">
<div class="bg-purple-100 rounded-full w-16 h-16 flex items-center justify-center mb-6">
<i class="fas fa-tools text-purple-600 text-2xl"></i>
</div>
<h4 class="font-semibold text-slate-800 mb-4">工具辅助验证</h4>
<p class="text-slate-600 mb-4">
结合文档解析工具独立定位关键信息。利用全文搜索、结构导航、
多视图对比等功能提升验证效率。
</p>
<div class="bg-slate-50 rounded-lg p-4">
<h5 class="font-medium text-slate-800 mb-2">有效策略</h5>
<ul class="text-xs text-slate-500 space-y-1">
<li>• 使用搜索功能快速定位关键词</li>
<li>• 利用结构导航检查关键部分</li>
<li>• 使用高亮和标注记录验证发现</li>
</ul>
</div>
</div>
</div>
</div>
<div class="mb-16" id="collaboration-model">
<h3 class="font-display text-3xl font-semibold mb-8 text-slate-800">人机协作最优模式</h3>
<div class="highlight-box rounded-xl p-8 mb-8">
<div class="grid lg:grid-cols-2 gap-8 items-center">
<div>
<h4 class="font-display text-2xl font-semibold text-slate-800 mb-4">AI作为"初筛助手"</h4>
<p class="text-slate-600 mb-4">
基于SIN-Bench研究发现，当前AI系统在信息定位和初步整合方面具有显著优势，
但在证据链构建和批判性评估方面存在系统性缺陷。
</p>
<div class="bg-blue-50 rounded-lg p-4">
<h5 class="font-medium text-blue-800 mb-2">核心价值</h5>
<ul class="text-sm text-blue-700 space-y-1">
<li>• 快速扫描长篇文档，识别相关段落</li>
<li>• 将分散信息按主题初步聚类</li>
<li>• 生成可供进一步探索的假设和线索</li>
</ul>
</div>
</div>
<div>
<h4 class="font-display text-2xl font-semibold text-slate-800 mb-4">人类作为"终审法官"</h4>
<p class="text-slate-600 mb-4">
人类用户必须承担起"终审法官"的角色，对AI提供的证据进行独立核验，
评估证据链的逻辑完整性，做出最终判断。
</p>
<div class="bg-green-50 rounded-lg p-4">
<h5 class="font-medium text-green-800 mb-2">核心职责</h5>
<ul class="text-sm text-green-700 space-y-1">
<li>• 对信息来源真实性的最终责任</li>
<li>• 对推理过程合理性的深度理解</li>
<li>• 对决策后果的伦理承担</li>
</ul>
</div>
</div>
</div>
</div>
<div class="bg-slate-50 rounded-xl p-8">
<h4 class="font-semibold text-slate-800 mb-6">反馈闭环构建</h4>
<p class="text-slate-600 mb-6">
将验证过程中发现的AI错误、偏差和遗漏，以结构化方式反馈给AI系统或记录于个人知识库。
这种反馈具有双重价值：驱动模型改进，优化个人交互策略。
</p>
<div class="grid md:grid-cols-3 gap-4">
<div class="bg-white rounded-lg p-4">
<h5 class="font-medium text-slate-800 mb-2">纠正性反馈</h5>
<p class="text-xs text-slate-600">
明确指出AI回答中的具体错误及其正确版本
</p>
</div>
<div class="bg-white rounded-lg p-4">
<h5 class="font-medium text-slate-800 mb-2">策略性反馈</h5>
<p class="text-xs text-slate-600">
告知AI更有效的信息组织方式
</p>
</div>
<div class="bg-white rounded-lg p-4">
<h5 class="font-medium text-slate-800 mb-2">元认知反馈</h5>
<p class="text-xs text-slate-600">
帮助AI校准其置信度表达
</p>
</div>
</div>
</div>
</div>
</section>
<!-- Conclusion -->
<section class="mb-16">
<div class="bg-slate-800 text-white rounded-xl p-8">
<h2 class="font-display text-3xl font-bold mb-6">结论与展望</h2>
<div class="prose prose-lg max-w-none text-slate-200">
<p class="mb-6">
SIN-Bench评测揭示的"证据鸿沟"和"模态纠缠"现象，不仅是对当前AI系统的技术诊断，
更是对我们如何正确使用AI的深刻警示。AI"读懂"文件的能力远非表面所示，
即使在看似完美的回答背后，也可能隐藏着根本性的理解缺陷。
</p>
<p class="mb-6">
未来的发展方向不应是盲目追求更大的模型或更长的上下文，
而是如何在现有技术基础上建立更可靠的人机协作机制。
<strong>"无证据，无信任"</strong>的原则应该成为AI应用的基本准则，
将AI定位为高效的"初筛助手"，而人类保留最终的判断权。
</p>
<div class="bg-slate-700 rounded-lg p-6 mt-8">
<h3 class="font-semibold text-white mb-3">核心建议</h3>
<ul class="text-slate-200 space-y-2">
<li>• 建立"证据优先"的交互习惯，强制要求AI提供可追溯的来源</li>
<li>• 掌握多层级推理测试，系统评估AI的真实理解深度</li>
<li>• 识别格式干扰的影响，避免被专业外观欺骗</li>
<li>• 构建迭代验证工作流，平衡效率与可靠性</li>
<li>• 持续积累"困难负样本"，提升个人AI素养</li>
</ul>
</div>
</div>
</div>
</section>
<!-- References -->
<section class="mb-16">
<h2 class="font-display text-3xl font-bold mb-8 text-slate-800">参考文献</h2>
<div class="bg-slate-50 rounded-xl p-8">
<div class="space-y-4">
<div class="flex gap-4">
<span class="text-slate-500 font-medium">[2]</span>
<div>
<a class="text-blue-600 hover:underline" href="https://www.techwalker.com/2026/0121/3177410.shtml" target="_blank">
SIN-Bench: 清华、斯坦福、哈佛联合发布的AI文档理解评测框架
</a>
<p class="text-sm text-slate-600 mt-1">
TechWalker, 2026年1月21日. 详细介绍了SIN-Bench评测的设计原理、测试方法和核心发现。
</p>
</div>
</div>
<div class="flex gap-4">
<span class="text-slate-500 font-medium">[58]</span>
<div>
<a class="text-blue-600 hover:underline" href="https://www.techwalker.com/2026/0107/3176439.shtml" target="_blank">
AI系统信心校准问题研究
</a>
<p class="text-sm text-slate-600 mt-1">
TechWalker, 2026年1月7日. 剑桥大学关于AI系统在多轮对话中信心校准问题的突破性研究。
</p>
</div>
</div>
<div class="flex gap-4">
<span class="text-slate-500 font-medium">[74]</span>
<div>
<a class="text-blue-600 hover:underline" href="https://blog.104.com.tw/ai-misalignment-risks/" target="_blank">
AI不对齐风险：表现性学习现象分析
</a>
<p class="text-sm text-slate-600 mt-1">
104.com.tw, 2025年. OpenAI关于AI模型倾向于学习如何输出"看似正确"答案的研究分析。
</p>
</div>
</div>
<div class="flex gap-4">
<span class="text-slate-500 font-medium">[75]</span>
<div>
<a class="text-blue-600 hover:underline" href="https://pub-zhtb.hizh.cn/a/202503/05/AP67c81ee8e4b0985e0a1be6e7.html" target="_blank">
AI虚构引用案例分析
</a>
<p class="text-sm text-slate-600 mt-1">
2025年3月5日. 豆瓣用户关于陀思妥耶夫斯基小说引用涅克拉索夫诗歌的AI回答案例分析。
</p>
</div>
</div>
</div>
</div>
</section>
</div>
<script>
// Smooth scrolling for TOC links
document.querySelectorAll('.toc-link').forEach(link => {
link.addEventListener('click', function(e) {
e.preventDefault();
const targetId = this.getAttribute('href').substring(1);
const targetElement = document.getElementById(targetId);
if (targetElement) {
targetElement.scrollIntoView({
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block: 'start'
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// Close TOC on mobile after clicking a link
if (window.innerWidth < 1024) {
document.getElementById('toc').classList.remove('show');
}
}
});
});
// Active TOC link highlighting
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const sections = document.querySelectorAll('section[id], div[id]');
const tocLinks = document.querySelectorAll('.toc-link');
let currentSection = '';
sections.forEach(section => {
const rect = section.getBoundingClientRect();
if (rect.top <= 100 && rect.bottom >= 100) {
currentSection = section.id;
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tocLinks.forEach(link => {
link.classList.remove('active');
if (link.getAttribute('href') === '#' + currentSection) {
link.classList.add('active');
}
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});
// TOC toggle functionality
document.getElementById('toc-toggle').addEventListener('click', function() {
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