新闻媒体从业者

• 特征：需快速核实突发新闻真实性，对信息时效性和准确性要求极高，常面临多信源交叉验证压力。
• 需求：避免因虚假信息导致法律纠纷或媒体公信力受损，需高效工具辅助核实信源。
• 价值：通过多源比对和实时数据追踪，将新闻核查时间从2小时缩短至15分钟，错误率降低60%，保障报道专业性。

企业舆情监控专员

• 特征：负责品牌形象维护，需24小时监控全网信息，及时处理负面舆情，应对竞品恶意抹黑。
• 需求：快速识别谣言源头、传播路径及真实影响范围，为危机公关提供数据支撑。
• 价值：通过AI智能表述识别和溯源分析，提前预警潜在风险，舆情响应速度提升80%，减少品牌损失超百万/年。

学术研究者

• 特征：依赖高质量文献数据，研究结论需严谨可靠，常需对比多领域研究成果。
• 需求：验证文献数据准确性，排除伪科学或低质量研究干扰，节省文献筛选时间。
• 价值：缩短文献核查周期50%，避免因数据错误导致研究结论偏差，提升论文发表质量。

家长群体

• 特征：关注育儿安全与健康，易接触各类碎片化信息，对信息真伪辨别能力有限。
• 需求：筛选科学育儿知识，避免被伪科学内容误导，保护孩子健康成长。
• 价值：通过AI智能表述风险识别和可视化报告，快速辨别“伪科学育儿法”，降低错误决策风险，提升家庭决策科学性。

财经投资者

• 特征：需快速判断市场信息真伪，依赖准确数据做投资决策，常面临信息过载。
• 需求：验证财经新闻时效性与数据准确性，规避虚假信息导致的投资损失。
• 价值：通过实时舆情追踪和数据可视化报告，提前识别政策变动或企业财务造假风险，投资决策准确率提升35%。

Step 1: 输入待核查信息

• 操作：在工具界面输入框粘贴文本、复制链接或上传文件（支持PDF、Word、图片文字识别），需确保信息完整（如新闻标题+正文、社交媒体完整内容）。
• 注意：避免模糊表述（如“听说XX”“疑似XX”），优先提供具体时间、地点、数据等可验证要素，提升核查精准度。

Step 2: 选择核查维度

• 操作：根据信息类型选择“新闻类”“社交媒体类”“学术文献类”“企业信息类”等标签，或勾选“全维度核查”（默认覆盖权威信源比对+表述风险分析）。
• 注意：若核查学术论文，需补充作者、期刊名称、发表年份等信息；若核查企业数据，需提供具体财报或公告链接，便于工具精准检索。

Step 3: 提交核查请求

• 操作：点击“开始核查”按钮，系统自动调用多源数据库（含政府公开信息库、学术期刊库、第三方监测平台）进行实时比对，过程约需30-60秒（复杂信息可能延长至2分钟）。
• 注意：核查期间避免重复提交请求，防止服务器过载；核查完成前请勿关闭页面，以免中断数据抓取。

Step 4: 查看分层结论报告

• 操作：报告包含“核心结论”（一句话总结）、“证据链”（关键信源截图/链接）、“风险点”（数据矛盾/表述漏洞）、“建议行动”（如“以XX部门公告为准”“补充XX实验数据”）。
• 注意：重点关注“风险点”标注，若存在多维度矛盾，需结合“证据链”中的权威信源进一步验证。

Step 5: 导出与分享核查结果

• 操作：点击“导出报告”生成PDF/Excel格式文件，支持添加自定义批注（如“建议转发至XX部门”），或直接分享至微信/邮件。
• 注意：分享报告时建议附带核查时间戳（工具自动生成），增强信息可信度；敏感数据（如企业内部数据）导出需联系管理员授权。

Step 6: 针对存疑点追问

• 操作：若结论存疑，可点击“追问细节”，补充提问（如“为何该信源与其他数据矛盾？”“是否有最新研究支持？”），工具将生成补充分析。
• 注意：追问需具体明确，避免“你觉得对吗”等模糊问题，以便AI快速定位关键信息。

Step 7: 反馈优化建议

• 操作：核查结束后，可提交“信息优化反馈”，如“补充XX信源”“修正XX表述”，帮助工具迭代数据库。
• 注意：反馈需基于事实，避免主观评价（如“我认为这个信息不对”），提供具体错误点或缺失数据更有助于工具改进。

AI算法精准度领先行业

• 表现：采用多模态融合模型（NLP+知识图谱+实时数据抓取），对“数据矛盾”“逻辑断层”“主观表述”的识别准确率达92%，远超人工核查的75%平均水平。与同类工具相比，其错误率降低40%，对“伪科学表述”“历史谣言翻新”的识别速度提升3倍。
• 价值：用户可避免因信息错误导致的决策失误（如投资失败、舆情误判），尤其在医疗、教育等高风险领域，降低潜在风险成本超50%。

全场景数据验证体系

• 表现：覆盖12类信息源（新闻/社交/学术/企业/医疗等），支持100+数据维度比对（如政策条款匹配、实验样本量、销售数据波动）。相比单一维度工具，其核查结果更立体，例如同时验证“某食品成分”的安全性（成分表）、合规性（食药监抽检）、市场反馈（消费者评价）。
• 价值：用户无需跨平台手动检索，节省90%信息收集时间，尤其适合多任务并行场景（如记者同时核查3条新闻），提升工作效率。

实时动态更新知识库

• 表现：每日同步政府、学术机构、权威媒体的最新数据（如政策更新、研究成果发布），知识库每周迭代2-3次，确保对新兴信息（如AI生成内容、跨境谣言）的识别能力。与静态工具相比，其对“时效性强”内容的核查准确率提升65%。
• 价值：用户始终获取最新、最权威的信息结论，避免依赖过时数据（如旧政策解读），尤其在突发公共事件中，能第一时间提供准确参考。

轻量化操作与可视化呈现

• 表现：支持多端操作（网页/小程序/API），界面简洁，3步即可完成核查；输出报告含热力图、数据对比表、信源时间轴等可视化元素，非专业用户也能快速理解结论。与复杂工具相比，其学习成本降低80%，操作响应速度提升至秒级。
• 价值：用户无需专业技能即可高效使用，适合普通用户、学生、自媒体等非专业群体，在“碎片化信息处理”场景中（如刷社交媒体时），可随时完成信息核验。

隐私安全与合规保障

• 表现：采用端到端加密技术，用户数据仅用于核查，不存储、不分享；符合GDPR、中国《个人信息保护法》等合规要求，支持“匿名核查”模式（无需注册即可使用基础功能）。与同类工具相比，其隐私保护措施更严格，用户无需担心信息泄露。
• 价值：用户可放心提交敏感信息（如企业内部数据、个人健康信息），尤其适合医疗、金融等对隐私要求高的行业，避免数据安全风险。

场景一：社交媒体谣言快速澄清

• 使用方式：用户发现“某明星被封杀”的微博热搜，复制链接至GPT事实检查器，选择“社交媒体类”核查，工具自动抓取该话题下的原始爆料、平台辟谣记录及法律文书，生成“信息源自2019年旧闻，无最新证据支持”的结论。
• 解决问题：快速粉碎“明星塌房”类谣言，避免不实信息扩散。
• 预期结果：用户可向平台举报虚假信息，或在社交群内分享核查报告，引导理性讨论。

场景二：企业危机公关舆情应对

• 使用方式：某餐饮品牌遭遇“食材变质”指控，公关专员上传涉事视频至工具，选择“企业信息类”核查，工具比对食材供应商资质、生产流程监控记录及第三方检测报告，发现视频剪辑自3年前旧案例，结论标注“恶意关联，建议报警处理”。
• 解决问题：快速识别恶意抹黑，避免品牌形象受损。
• 预期结果：企业可发布澄清声明，附上核查报告，挽回90%公众信任度。

场景三：学术论文数据严谨性验证

• 使用方式：研究生撰写“咖啡与健康”论文时，上传文献至工具，选择“学术文献类”核查，工具检索该研究的样本量、实验方法、引用来源，发现其样本量仅30人且未排除其他变量，生成“数据不足，建议补充检索近5年大样本研究”的结论。
• 解决问题：确保研究基础可靠，避免学术不端风险。
• 预期结果：论文质量提升，通过期刊审核概率增加40%。

场景四：家长群体育儿信息筛选

• 使用方式：宝妈在家长群看到“奶粉导致过敏”的帖子，复制内容至工具，选择“健康科普类”核查，工具比对国家卫健委公告、儿科专家解读及该品牌抽检数据，发现帖子未标注具体批次且与抽检结果矛盾，生成“信息存疑，建议咨询儿科医生”的结论。
• 解决问题：避免被伪科学育儿内容误导，保障孩子健康。
• 预期结果：家长理性判断信息真伪，选择科学喂养方式，减少孩子过敏风险。

场景五：新闻机构突发新闻核实

• 使用方式：记者接到“某地地震”的突发消息，上传现场视频至工具，选择“新闻类”核查，工具同步抓取当地应急管理局通报、目击者采访记录及卫星云图数据，确认“为山体滑坡，非地震”，结论标注“信息表述不准确，建议以官方通报为准”。
• 解决问题：避免传播不实灾情信息，维护媒体公信力。
• 预期结果：新闻报道准确，减少公众恐慌，提升媒体权威性。

场景六：财经投资者决策辅助

• 使用方式：投资者看到“某公司即将上市”的财经新闻，上传新闻内容至工具，选择“企业信息类”核查，工具检索该公司招股书、证监会反馈意见及行业报告，发现其盈利数据与行业均值偏差30%，结论标注“需谨慎，建议补充审计报告”。
• 解决问题：规避虚假财经信息，降低投资风险。
• 预期结果：投资者调整投资策略，避免踩雷，投资回报率提升25%。