汽车出海首站为何选择欧洲?卢伟冰:从最难市场开始进入,很多国家小米汽车知晓度已超40%-汽车频道-和讯网
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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」。
和讯汽车
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。
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 —
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
- 8d681c2025eba6162882cb3904deaea8…
- 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 3419
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 14 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
谈及小米汽车出海首站为何选择欧洲,卢伟冰给出了几点原因:第一,欧洲是百年汽车产业的发源地,第一辆汽车就诞生在欧洲、诞生在德国,本地汽车产业非常强。
”他说,为了干好这个很难的市场,小米汽车做的第一件事是在欧洲成立研发中心,它有一个非常重要的职能,就是要把车做好本地化的适配和合规,因为中国市场跟欧洲市场在用车环境方面有很多差异,并且从去年开始就在欧洲设立了业务中心。
“见很多合作伙伴的时候,我很感慨的是,竟然有合作伙伴自己花钱请第三方公司做消费者洞察,洞察完发现消费者要小米的产品、知道小米的产品,完全不一样,比我们当年开拓手机市场好了太多。
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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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