对话李宗霖：从哲库散场到“让大模型重新定义芯片”
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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。
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
- 99d430d830d310d61d779c9fb57977e2…
- 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 7217
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 109 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
他开口第一句不是讲参数，而是抛了一个看起来很“老派”的问题：
哲库是他第一次从0到1带一支完整SoC铁军，却也是第一次直面“芯片容错空间极小”的残酷——
手机行业利润承压、研发投入回报周期拉长，一颗旗舰芯还没上车，账先算不平了。
外界看是“失业再就业”，圈内人看的是另一层：这群做过手机旗舰芯的人，没散伙，没转行，也没去大厂避风，而是带着同一套量产纪律，换了一张更难的牌桌。
公司成立第一天，技术路线就钉死在五个字上：大模型定义芯片。
结果是一组反差极强的数：基于量产智驾大模型实测，NPU计算利用率98.7%，内存带宽消耗较行业旗舰降80%，能效提升100%。
不喊“国产英伟达”，不喊“颠覆行业”。
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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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