确保准确性和事实性报道

我们如何在 AI 生成新闻中维持高标准

在所有新闻，准确性是首要的。我们使用多层方法来确保我们的 AI 生成文章是事实性的、无偏见的和可靠的。这是我们如何做的。

从多样渠道收集来源

我们的过程从多个渠道的全面来源收集开始：

RSS 动态： 我们从全球和本地来源的数千 RSS 动态中收集新闻。
Google News： 目标搜索有助于发现突发新闻和 niche 话题。
社交媒体： 我们监控像 X (前 Twitter) 这样的平台以获取实时更新和公共话语。

我们根据时效性和内容质量过滤来源，以确保使用最相关和可靠的信息工作。

内容提取和 grounding

对于每个来源 URL，我们通过 web scraping 提取主要内容，移除广告、导航和无关元素。这个原始内容然后直接包含在我们的 AI 提示中，一种称为 "grounding" 的技术。

Grounding 通过确保 AI 仅基于提供的来源材料生成摘要来防止幻觉，而不是基于可能过时或不准确的预训练知识。

AI 支持 curation 和写作

我们的 AI 将相关来源 curation 成连贯集群，然后基于收集的内容编写文章。写作过程强调：

客观性和中立性
简短、事实性的摘要
引用所有来源 URL

这种方法减少偏见并确保事件全面覆盖。

自动事实检查

对于敏感话题（YMYL 类别如金融、健康和政治），我们应用额外的事实检查：

AI 验证 vs 来源内容
与 web 搜索结果的交叉引用
如果发现不一致，自动重写

这个后处理步骤为高风险话题添加额外验证层。

人类监督和手动审查

尽管我们的自动化系统，人力专长仍然至关重要。我们的团队定期进行文章的手动审查，特别是：

新话题或新兴趋势
复杂的地缘政治事件
潜在偏见或敏感性问题

我们最近的审查中没有发现错误，多亏了我们的 grounding 技术。

用户驱动的质量控制

我们授权我们的读者通过我们的报告系统贡献准确性。用户可以标记文章以供审查，触发立即人类调查。这种集体方法有助于捕捉我们的自动化系统可能遗漏的边缘案例。

我们对真相和透明度的承诺

准确性不仅仅是一个功能 – 它是我们的基础。我们不断完善我们的过程，投资更好的 AI 模型，并保持关于我们方法的开放沟通。每篇文章包括来源链接、置信分数和事实检查指标，以与我们的读者建立信任。