阿维塔11荣获IVISTA中国智能汽车指数五星智能评价
阿维塔官网 媒体档案 本站收录 85 篇 营销维度扣分 41/n=85 篇 在档更正 0 次 查看档案 →2023 年 10 月 25 日 · 阿维塔11成为首批获得“综合五星、单项全G”最高评价的车型· 阿维塔11在智能安全以及导航智能驾驶评测（NP测试）均斩获…
读原文 · 阿维塔官网 →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」。
阿维塔官网
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。
没有量到情绪词。
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+ba22d7197cb5
- 原文指纹
- c333106d6a589bd22030571d81ab23fe…
- 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 6542
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 20 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
该评价体系已累计针对近40个品牌的60余款智能汽车进行评测，而作为高端智能新赛道领军者的阿维塔11，凭借高智能、高安全、高性能的智能硬实力，在各项评测项目中脱颖而出，充分印证出阿维塔11在高端智能新赛道“智能顶流”的产品竞争力。
在高速及城区道路测试场景下，阿维塔11能够以优异的单车道纵横向控制能力实现自主跟车的同时，突遇前车加塞抑或是行人穿行、前车刹停等紧急状况，阿维塔11会提前预判，做到从容减速，实现安全行车和通行效率的完美平衡；
不止于遥遥领先的高阶智驾，更以全面占优的极“智”魅力领先同级。
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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