9天3万公里淬炼量产实力,仰望U7极限挑战-新浪汽车
新浪汽车 媒体档案 本站收录 255 篇 营销维度扣分 84/n=254 篇 在档更正 0 次 查看档案 →信源数 1家
同一件事有几家不同来源报道过。≥3 家才够本站的「已核验」。
新浪汽车
具名引用 0处
正文里点名到的信源(机构 / 人名 / 公告)。判决里没有这一项的老稿留空。
判决里这一项是空的——正文没点名到可核的信源。
情绪强度 0分
情绪化表述的扣分,0 = 没量到情绪词。
完全
独有数字 —
本篇写了、同事件另一家没写的关键数字。不代表对方漏了,只是这篇多给了。
这篇没有这一项:它不在任何多源事件簇里(孤篇)。
正文重合 —
与同源最相似那篇的正文重合度。高不等于抄——同一场发布会出来的稿子,本来就会用同一批数字和同一段官方表述。
这篇没有这一项:它不在任何多源事件簇里(孤篇)。
为什么是这个分?(点开看判定依据)
这个分怎么自己复算
- 口径版本
- quality-rules-v1+3e8acca1e74a
- 原文指纹
- 3487cb37110d13b6fa108be3b9f1a062…
- 判决方式
- 规则版 —— 逐位复现:同一条原文、同一个口径版本, 任何人都该跑出一模一样的四维扣分和总分。
- 复算命令
- python manage.py recompute_verdict 1430
这条命令不写库、不调模型、不联网:拿着这个仓库和那条原文就能跑。 口径参数表在 判定口径 页上, 和上面这个版本号是同一份。
这篇全文共 28 句 —— 逐句过检结果:
「有据」= 句中有具名信源或带单位的可核查数据;「无据断言」= 用了绝对化说法但整句既无信源也无数据。 自动判定会出错,这只是对句子用词的机器观测,不是对内容真伪的结论。
镜下逐句 · 这几句被判到了
创造新的极限耐久世界纪录,9天3万公里淬炼量产实力
耐力挑战期间,仰望U7累计完成350余次闪充闪放,三电、热管理、底盘及高压系统等都承受了史诗级难度的强度考验。
从深圳到古德伍德3万公里亚欧往返穿越,到9天3万公里高速耐力挑战,仰望U7用2次魔鬼级测试,检验量产车真实的安全与耐久实力,回应用户顾虑,向行业宣告了新能源时代“性能耐久”的新标准。
每个人对“乐趣”的定义不一样,每个人每时每刻的“期待”也不一样,调校大师进一步把车辆个性的定义权交还到驾驶者手中,它可以是世界上的任何一台车,更是你独一无二的那台车,真正实现“一车千面,由你定义”。
三台车辆分别融入运动员的拼搏精神、职业车手的赛道成长记忆、女性赛车力量等主题,呈现完全不一样的视觉与精神表达。
上市之前,仰望U7累计投入758台测试车,实际测试里程累计1049万公里,用超越新国标340多倍的测试,打造出一台既快又稳、既有操控又有舒适、既高性能又耐久的颠覆性运动轿车。
从连续77次弹射起步性能无衰减,到8天19时58分3万公里极限耐久创造世界记录,U7完美诠释了仰望汽车“无极致,不仰望”的理念。
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先说你的判断,再看 AI 判了什么——我们不写谁对谁错。
两边不一样很正常——本站表述倾向抽检准确率 只有 56.5%, AI 的判定不是标准答案。你的判断记在读者信号里, 与人工金标分开存放;是否纳入训练要等标注口径会定。
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