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给大家分享一个有意思的事情： 年前一个客户委托我们对2件韩国的发明专利发起无效宣告请求，我和我的合伙人各领了一件，进行检索和无效请求书的撰写工作。 本来这2件无效，我们都已经定稿并发给企业IPR进行审核，企业IPR也返回了修改意见。 前几天，我突然想到新的检索方式，试着检索一下，确实找到了更有利的证据。于是，我就分享给了我的合伙人，让他也按这个思路做一下新的检索。他也确实检索到了新的证据。 于是我直接把deepseek的结论甩给我的合伙人。然后我们开始对，问题出在哪里。最终，我们发现，问题出在“最接近的对比文件”的选择上。 且无论我们中间如何变换问题，我们试图引入审查指南的定义、加入了新的有可能可以作为最接近对比文件的新的文件、让它可以使用新的不同证据的组合，我们的deepseek都坚决不修改自己的结论。 然后，我们再去查阅了一些专利复审与无效决定的文章和点评，看完这些文章后，在这两篇最接近的对比文件的选择上，我们还是没有办法达成共识...... 最后，我们决定：多列几条无效理由，分别把证据1和证据4作为最接近的对比文件，把相关的无效理由，全部都写到无效请求书中；让专利权人抓耳挠腮去吧！ 当然，我们需要寻找更多的专利复审与无效决定的案例，在我们内部达成共识，到底以哪篇证据作为最接近的对比文件！毕竟最终，我们还是需要准备好在无效口审的时候，使出最致命的一击！ 很显然，现在很多人是非常依赖AI的，这个事情告诉我们，AI的意见要适当参考，不能完全依赖。
同样的专利问题，同样是问deepseek，得到了完全相反的答案......
在无效请求工作中，涉及“最接近的对比文件”的选择，同样是基于deepseek大模型，得到的答案是完全相反的......
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好玩的事情来了，当我的合伙人写好了无效文件，我对他的文件用AI进行复核的时候，AI给出了修改意见，修改幅度非常大。我的第六感告诉我这有点反常，因为这种大幅度的修改，就意味着原来的无效文本基本可以说完全不行，但这不符合我合伙人工作13年+的经验水准。
下图为deepseek对无效请求书的结论与建议：
他的deepseek坚持认为：
而我的deepseek坚持认为：
然后，我直接问我的deepseek：
