特斯拉宣布:Cybercab无人驾驶电动车投入运营!该车无方向盘、踏板,采用纯视觉技术路线,搭载FSD系统;官网上线车队购买意向登记-汽车频道-和讯网
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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 →
编辑|何小桃 余婷婷 杜波 校对|金冥羽 9月4日,特斯拉中国发布消息称,Cybercab(赛博无人驾驶电动车)正式在美国奥斯汀投入运营。
读原文 · 和讯汽车 →信源数 3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汽车之家
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。
一定完全
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
- 7fa18fcec872ec7ddb709a8330033cb2…
- 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 3421
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 34 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
与保留方向盘、踏板等传统驾驶操控部件的特斯拉车辆不同,Cybercab从产品设计之初就取消了方向盘和踏板,完全依靠自动驾驶系统运行。
该车型采用纯视觉技术路线,通过摄像头等传感器感知周边环境,并搭载特斯拉FSD(Full Self-Driving,完全自动驾驶)系统。
不过,拿到规模化运营许可、扩大车队只是第一步。
轻舟智航联合创始人、董事长兼CEO于骞此前在接受《每日经济新闻》记者采访时指出:“要想实现完全的无人驾驶,使Robotaxi真正大范围普及,一定要通过构建一个更强的大脑来实现,只靠打补丁、冗余,是永远无法实现的。
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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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