信息熵评测
量化一篇内容到底有多少不可替代的增量信息。
请先填写 DeepSeek API Key，再开始评测。
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评测分为三步：
信息熵 = (1 − 预测准确率) × 100。
这里的“信息熵”不是严格的信息论定义，也不等同于香农熵。它借用了信息论里“信息用于消除不确定性”的思想，用模型对关键论点的可预测程度来近似衡量内容的增量信息。
如果一篇内容的关键论点很容易被预测到，说明它的增量信息较少；反之，如果关键论点难以提前猜中，说明它的信息密度更高。
本平台不提供模型调用额度，你需要使用自己的 API Key 来驱动评测过程中的模型调用。Key 仅在浏览器端提交，随当前请求发送至服务端完成评测后即丢弃，不做任何持久化存储。
传输全程使用 HTTPS 加密。API Key 在服务端不落盘，每次请求结束后即从内存中释放。你提交的文章内容仅用于当次评测，不会以原始形式被第三方获取。
为持续优化评测模型，我们会记录你提交的文章内容、各阶段的模型输出以及你对评分结果的反馈。所有数据在存储前会经过脱敏处理，移除可识别个人身份的信息。登录后你可以在设置中关闭数据收集。
当你对评测结果给出反馈后，这条数据会进入校准集。我们会定期用校准集调整判分模型，让后续评测越来越贴近人类的判断。
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