2026世界动力电池大会前瞻技术专题会议举行 聚焦前沿技术风向标-新华网
新华网汽车 媒体档案 本站收录 70 篇 近 180 天 66 篇 营销维度扣分 16/n=68 篇 在档更正 0 次 查看档案 →9月4日,2026世界动力电池大会技术专题会议——全球先进电池前瞻技术专题会议举办,由中国全固态电池产学研协同创新平台、欧阳明高院士工作站承办。
读原文 · 新华网汽车 →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」。
和讯汽车新华网汽车
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+3e8acca1e74a
- 原文指纹
- 334195e2a7569bbff8d9c5f5240e67dd…
- 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 3610
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 46 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
“作为全球引领者,我们必须争分夺秒推进技术攻关,我们有责任不断地创造颠覆性的新技术,不断巩固和扩大技术领先优势。
”在本届开幕式上,欧阳明高院士发布了八项行业标杆性创新成果,均是行业突破性技术,代表国际领先的创新水平,并已实现规模产业化,是行业重大技术进步的梳理总结。
中国动力电池产业已经代表全球最高发展水平,我们具备领跑的产业基础、技术积累与产业链优势。
他总结刀片电池的底层创新来源于三大思维:坚守长期主义的战略定力、全局重构的系统性思维、回归物化本质的第一性原理。
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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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