特斯拉FSD（完全自动驾驶）欧洲改名为TAD（辅助驾驶）；FSD入华时间仍未明确，欧盟审批再延期-汽车频道-和讯网
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- 10-09 19:35 每日经济新闻 与 每日经济新闻 正文重合 98% 特斯拉FSD（完全自动驾驶）欧洲改名为TAD（辅助驾驶）；FSD入华时间仍未明确，欧盟审批再延期
- 10-09 19:35 和讯汽车 与 每日经济新闻 正文重合 98% 你在看这篇 特斯拉FSD（完全自动驾驶）欧洲改名为TAD（辅助驾驶）；FSD入华时间仍未明确，欧盟审批再延期-汽车频道-和讯网
重合度 = 两篇正文前 600 字切成二字片段后的重合比例，只呈现先后与重合程度，不判断谁取自谁。 在事件脉络图里看这条线 →
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」。
和讯汽车每日经济新闻
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 98%
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。
与 每日经济新闻 的 那篇 比出来的。
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
- 9ec90562b497b9cba4eeff850bb46b40…
- 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 5987
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 30 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
10月9日，《每日经济新闻》记者发现，特斯拉德国官网已将FSD（Full Self-Driving，完全自动驾驶）监督版更名为TAD（Tesla Assisted Driving，特斯拉辅助驾驶），比利时、丹麦等欧洲市场官网也已同步调整。
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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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