我们为什么做这个站
AI 领域的信息有两个问题：太多，而且真假难辨。每天都有新模型、新榜单、新说法，但很少有人告诉你：这个分数是怎么来的、这条消息是谁说的、这个工具到底适不适合你。
LuneMind 想做的是中间那一层——不生产新闻，而是把公开信息组织起来、标注来源、说清方法，让你不用自己分辨哪些该信。
我们的编辑原则
原则一 · 没有来源，就不给分数
模型评分为空时不补分、不参与排名；资讯无法确认来源时标注而非猜测；预测无法给出依据时说明这是编辑判断。宁可留白，也不编造。
原则二 · 每个数字都能追溯到定义
页面上出现的每一个指数、概率、评分，都配有说明：它由什么构成、怎么计算、边界在哪。做不到这一点的内容，我们不会放上去。
原则三 · 区分「发生了什么」和「我们认为」
事实与判断必须分开呈现。资讯是事实层；模型排名与评分属于本站方法；预测情景属于判断。三者不会混在一起表述。
原则四 · 不确定的事就说明不确定
主观赋权产生的分值，不会呈现到小数点后一位来制造精确感。预测给的是情景区间而非确定年份。做不到精确时，我们会直接说这是估计。
原则五 · 错了就改，并留下记录
数据会失效、判断会出错。发现错误后我们会更正，并在更正记录中说明：哪里错了、什么时候改的、影响范围多大。
独立性与利益冲突
- 不接受付费排名。工具推荐结果不受任何商业合作影响，排序只由适配算法决定。
- 不使用联盟返利链接。所有外链均为官方原始地址，我们不从你的点击中获利。
- 没有厂商赞助内容。本站目前不接受厂商付费的内容投放。
- 若未来出现合作，会在该内容显著位置标注，并在此页同步说明。
算法本身（适配权重、评分门槛、段位阈值）属于本站核心资产，运行在服务器端、不会下发到浏览器。我们公开的是方法和结论，不公开可被直接复制的权重表。
数据纠错与反馈
如果你发现任何数据错误、失效链接、来源标注不准确，或认为某个推荐结果不合理，欢迎告诉我们。有效反馈通常会在下一次数据刷新中修正。
- 数据类问题（模型名称、价格、评分、来源）→ 请说明具体条目 + 你认为正确的值 + 依据链接
- 工具可达性问题（打不开、需登录）→ 这类多为网络或区域限制，我们会复核但可能无法修复
- 内容移除申请 → 如你是版权方且认为聚合内容超出合理范围，可申请移除
纠错入口：个人中心 内提交反馈，或在任意页面通过页脚「数据纠错」进入。
我们不是什么
- 我们不是权威机构，所有评级与指数均为本站方法下的结果，不代表行业公认标准。
- 我们不提供投资建议；涉及融资、估值的内容仅为信息聚合。
- 我们不保证实时性；资讯每小时更新，模型与预测每日更新。
本版更新
只列你能用得到的变化。内部重构、性能优化不写在这里 —— 那些该由你从"更快了"里自己感觉到，而不是靠一行字。
2026-10-20
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