又一家车企倒在了“洗牌”路上-汽车频道-和讯网
和讯汽车 媒体档案 本站收录 1421 篇 近 180 天 1377 篇 营销维度扣分 180/n=1388 篇 在档更正 0 次 查看档案 →9月22日,大运汽车股份有限公司管理人发布公告称,2026年9月17日,山西省运城市中级人民法院依法作出民事裁定书,裁定批准《大运汽车股份有限公司等58家公司重…
读原文 · 和讯汽车 →信源数 2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」。
和讯汽车电池网
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。
根本
独有数字 1个
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
- cbe8c99a54f9a1f7fe679002cf2d6cfa…
- 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 5019
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 60 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
大运不是第一家倒下的车企,也不会是最后一家。
这个销量规模,根本无法覆盖工厂的运营成本和研发投入。
威马曾经是新势力四小龙之一,巅峰时期估值超过400亿元。
第一个原因是市场增速放缓。
小企业没有规模效应,成本降不下来,在价格战中根本没有还手之力。
但现在,智能驾驶、智能座舱、800V高压平台这些技术门槛越来越高,没有自研能力的企业在产品力上根本无法和头部企业竞争。
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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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