Glowby

大家好，我是 Diya，我开发了 Glowby。

我之所以走上这条路，是因为我曾在一位州议员的选区办公室参与竞选活动并担任实习生。在上门拜访和接听选民来电的过程中，我不断遇到一些人，他们对一些并不真实的事情深信不疑，而其中很多都源于他们看过的某个视频。

于是我尝试做一个事实核查工具。我的第一个原型对所有事情都自信满满地给出了错误答案。我问它关于肽和肌肉生长的问题，它以接近 100% 的确定性回复，并引用了一项斯坦福大学关于树木的研究。而那项研究根本不存在。从那时起，我不再去调整模型参数，转而开始编写证据规则。

Glowby 现在将工作拆分给不同的智能体，分别负责视觉、音频、声明提取、证据收集和判断。信息来源按 13 个可靠性类别进行排序。标题分数取各个核心声明中的最低值，而不是平均值，因为平均化会让一个重大的虚假声明藏在一堆真实的声明里。

上线两周后，TikTok 和 YouTube 开始屏蔽我的服务器，所以现在底层搭建了一整套后备阶梯，涵盖重试、代理以及付费抓取层级。

我特别希望听到大家对评分规则的反馈。方法论已在 glowby.io 上公开。欢迎随时提问。