预售20.99万起/标配全线控灵蜥底盘 新款智己LS6将于9月23日上市
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读原文 · 汽车之家 →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」。
汽车之家
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。
一定完全
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
- 3656610eb2fbf184c96a7c51364ac5d3…
- 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 3982
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 179 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
我们今天推出IM Claw龙虾智能体，和行业中的其他语音助手主要有两点不同：第一，从单点、指令式的对答，做到对人意图的理解；
还有一点，以前的指令要一项一项执行，我们要一次次不厌其烦地唤醒语音助手，但现在IM Claw龙虾智能体就完全不用了。
媒体： 有两个问题想问一下徐总，第一个问题是全新一代智己LS6已经发布预售价，网友比较关心这款车什么时候能上市。
回到全新一代智己LS6该如何突围这个话题，我刚才在发布会上谈到，这次我们把上汽70年造车积淀全部投入到这台车上，主要有三大硬核科技。
第一，全新一代NEO三电系统，其中包括全新的飓风电机，以及0.2毫米硅钢片，我们在这些方面花了很大精力。
现在买电车，最主要看能耗，我们把能耗做到了每百公里12.7度电，我相信在同级车型里是领先的。
第三，IM Claw龙虾智能体上车，以及行业中领先的智驾、智舱，这是我们放到这台车上的第三大硬核技术。
除此之外，全新一代智己LS6还有刚才提到的航空级舒适和豪华。
只列前 8 句； 本站不转载爬取稿全文，以上为按评论目的引用的句子，完整内容请读原文。
你也判一下：这篇写得客观吗？
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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