两个 AI 读取器意见一致，却都错了

TransferDue 工作流从泰国房产文档抽取单元号、面积和价格，作者加入第二个模型独立阅读以交叉校验，却发现两个读取器可能一致给出错误答案。调整接受规则后，315 次抽取校验中未告警的错误接受从 57 降至 35，降幅 38.6%；正确回答增加不多，更多错误变得可见，但也有更多值需要人工检查。

AI推荐理由 作者在泰国房产文档抽取流程中加入第二模型交叉阅读，发现两个读取器可能一致出错，并调整答案接受规则。文中给出 315 次抽取校验中未告警的错误接受从 57 降到 35（降幅 38.6%），同时承认正确率提升有限、更多值需人工复核。属于有具体数字的一手工程经验，但样本与场景有限。