专访陈卓:阿维塔不做「中庸」的车
太平洋汽车 媒体档案 本站收录 423 篇 近 180 天 388 篇 营销维度扣分 102/n=423 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」。
太平洋汽车
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。
一定
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
- a0499209f555f4f331fb94feb31c1048…
- 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 4199
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 84 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
9月12日,深圳南山,阿维塔中心中基旗舰店开业。
9000平方米,第10家全新S级旗舰店。
行业在关店、收缩、保现金流,阿维塔反着走——年底超20家旗舰店,单店5000平方米起步。
现在已有近30万用户、6款量产车,年底还有9系旗舰,“产品谱系丰富到今天,需要有大的店来把产品进行更好的陈列”。
新开旗舰店第一个月售后产值130万到150万,有的店一两个月直接上200万;
9系官图出来,有人夸“科技豪华气场夯爆了”,也有人问“怎么不太阿维塔了”。
旗舰系列以9系为首款产品,向上做中正、大气、优雅。
“这个产品在设计上,Nader先生针对这群用户的需求,我们是反复测试,这个过程一直伴随一版设计一轮调研,不下十轮的设计,设计有130多版,最终按照用户的需求确定在这个方向上,这个设计代表了Nader先生在尊贵豪华上的设计,在屏幕前就洋溢而出,我相信这是Nader先生的力作。
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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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