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蜜度文修大模型V4.0

  • 文修V4.0針對事實、格式、邏輯等方面的隱蔽錯誤,能力再躍升,實現精準、高效、全面的端到端校對閉環,更貼合出版、媒體、政務三大專業場景的深層需求!
  • 基于千萬級高質量標注數據與多領域知識融合,文修V4.0引入強化微調技術與深度思考模式,通過訓練策略優化提升校對效果。
  • 2025年,文修已獲得10000余家政府及企業客戶的信任,累計校對次數890萬次,累計校對字數144億字,相當于10000本書。

蜜度文修大模型V4.0核心價值

  • 校對更精準

    首次提出校對集成模型,實現對多個校對子模型糾錯結果的有效整合,深入解析文本邏輯與語境,精準識別多義詞、指代關系等復雜語言現象,有效核查人物、地域等背景信息,實現全方位的精準校對,顯著降低誤報率。

  • 處理更高效

    支持多模態文件批量上傳,一鍵完成文件格式處理、校對并自動輸出審校報告與勘誤表,實現零人工干預的端到端執行閉環,極大提升執行效率。

  • 覆蓋更全面

    依托統一技術架構,靈活適配多元專業場景,全面覆蓋從基礎文本、復雜語義到事實內容與公式圖表等校對場景,滿足多維、多場景校對需求。

  • 過程更透明

    引入深度思考機制增強事實校對能力,核驗文本中的事實性內容并對不符之處進行智能檢查與提示,并提供解釋輔助修正,使校對過程與結果清晰可溯、一目了然。

基于文修落地的智能應用產品

校對通校對類型躍升至四大類46小類

文字標點差錯校對
(17類)
知識性差錯校對
(13類)
內容導向風險識別
(6類)
版面/格式檢查
(10類)

專注于專業場景的校對類別

  • 語法語病

    搭配不當、成分缺失、成分冗余、虛詞使用不當、不符合邏輯、指代不明、數值表達不當、語序顛倒等

  • 事實性核驗

    歷史人物(人物國籍、朝代、生卒年、稱謂、作品、事件等)、地域隸屬、地名錯誤和數值差錯

  • 文獻格式檢查

    文獻排序錯誤、著錄項缺失、著錄項排序錯誤、著錄標點符號錯誤、著錄格式不規范和參考文獻與文內引用不一致錯誤

文修服務“一帶一路”互聯互通

服務背景

在全球化背景下,“一帶一路”倡議的合作重點以加強沿線各國間的政策溝通、設施聯通、貿易暢通、資金融通、民心相通為主要內容。

來源:共建“一帶一路”倡議:進展、貢獻與展望[N].新華社.2019-04-22.

服務背景

有學者在研究中表示,“一帶一路”覆蓋的中亞、東南亞、南亞、西亞和東非5個地區的官方語言數量超過40種,與沿線國家和地區的語言交流問題是關乎“一帶一路”成功與否的關鍵性要素之一。

來源:張日培.服務于“一帶一路”的語言規劃構想[J].云南師范大學學報.2015-10-29.
  • 文修服務方案
  • 文修服務場景

文修智能校對大模型為“一帶一路”互聯互通提供AI校對、潤色、翻譯等語言智能服務,為不同文化之間的交流與融合提供支持。

  • AI校對
    實現漢語、英語等多語言內容差錯自動檢測和糾正,包括拼寫錯誤、語法錯誤、術語差錯、常識差錯等。
  • AI潤色
    在尊重作者的原始表達意圖基礎上,更好地修正用詞不當、句式雜糅、語義重復等問題,支持對文字寫作的語氣進行檢測,使句子表達更流暢,實現對句子的潤色。
  • AI翻譯
    提供實時文本翻譯服務,在社交溝通、商務往來和日常辦公等場景中提供支持,幫助實現更加流暢、便捷的跨語言溝通。

為各行業提供高效、智能、便捷的智能校對服務,助力智慧辦公

政務
政務
深入政務單位內部審核工作環節,對文檔、圖片、視頻等多模態內容進行智能校對,支持錯敏內容高亮顯示;對文本進行潤色和優化,使內容更加清晰明了,助力政府部門相關報告起草、優化,提升工作人員文案輸出效率,保障發布內容嚴謹性、合規性。
媒體
媒體
深入新聞媒體行業工作的各個環節,對新聞寫作、媒體通稿、特稿、專題報道等文字材料進行多類錯敏校對,幫助快速發現錯誤,讓內容更加規范嚴謹。
企業
企業
自動發現和糾正企業宣發物料的錯敏內容,提供修改建議;同時修正句式雜糅、邏輯錯亂等問題,使句子表達更流暢,實現對句子的潤色功能,適用于企業軟文、品宣物料、新聞通稿、策劃案撰寫等場景,提高文案吸引力,助力營銷效果顯著提升。
學校
學校
針對學校機構的宣傳材料、新媒體稿件、科研報告、論文等內容進行全面審核,有效降低文字錯誤率,保障學術嚴謹性。
出版社
出版社
為圖書、期刊、報紙、音像電子、網絡游戲等出版單位提供專業、可靠、高效的內容導向篩查及文字質量把關服務,助力出版單位守牢防線。

文修智能校對大模型賦能千行百業

  • 文修+圖書出版審核與校對
  • 文修+黨政公文校對與排版
  • 文修+媒體稿件校對與宣發
  • 文修+企業OA文檔審核
  • 文修+圖文、視頻審核
  • 文修+廣告法禁用詞檢測

需求場景

根據《圖書質量管理規定》,差錯率不超過萬分之一的圖書,其編校質量屬合格。出版社實行嚴格的“三審三校”制度,一本20萬字左右的圖書,用傳統校對方式初審便需要數天,人工審核往往面臨著很大壓力,《圖書編校質量差錯判定和計算方法》所列舉的文字、圖片差錯的類型便多達20項,人工審核容易出現視覺疲勞,導致一些基礎錯誤被漏判,影響書稿質量。

解決方案

文修以大模型為技術底座,通過對智能模型、數據和知識的綜合處理,實現語言規律的學習和行業知識的復用,將出版行業的隱性知識轉化為可復用的顯性知識,進而依據出版領域的行業規范、標準和業務知識,形成文字標點差錯、知識性差錯、內容導向風險識別、版面格式檢查四大審核與校對類型,一本20萬字的書稿,文修僅需要90s即可完成自動審校,極大地提高編輯審核的工作效率。

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智能校對領域大事記

  • 2023/01

    新媒通智能校對系統入選2022年出版業科技與標準示范項目

  • 2023/06

    蜜度牽頭起草國家新聞出版署行業標準之—《數字內容自動校對系統功能要求》

  • 2023/09

    文修榮獲2023大語言模型創新應用獎

  • 2023/11

    文修應用案例入選《北京市人工智能行業大模型創新應用白皮書(2023年)》

  • 2023/12

    文修應用案例入選中國信息通信研究院《 2023大模型落地應用案例集》

  • 2024/02

    文修入選2023愛分析·大模型廠商全景圖譜

  • 2024/06

    文修3.0發布

  • 2024/09

    文修獲評新聞出版業人工智能大模型創新應用優秀案例

  • 2024/12

    文修入選2024年人工智能先鋒案例

  • 2025/09

    文修獲中國新聞出版研究院《出版業新一代信息技術創新應用案例》

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    文修智能校對大模型V4.0升級發布

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  • 2025/11

    文修智能校對大模型V4.0升級發布

    • 2022/12

      獲中國信通院評測認證-內容勘誤服務系統評測證書(校對通)

    • 2023/03

      蜜度校對通多語言智能校對系統發布

    • 2023/07

      文修大語言模型重磅發布

    • 2023/10

      蜜度聯袂中國工商出版社榮獲“王選新聞科學技術獎”項目三等獎

    • 2023/11

      蜜度憑借文修大語言模型入選2023年中國AIGC垂直大模型創新企業榜

    • 2024/01

      文修入選2023愛分析大模型“璀璨星辰”Top榜

    • 2024/03

      文修智能校對大模型完成備案
      文修2.0正式發布

    • 2024/07

      文修入選2024大模型典型示范應用案例集

    • 2024/11

      文修入選中國人工智能產業發展聯盟《2024年人工智能先鋒案例集》

    • 2025/01

      文修獲評國家新聞出版署《出版業科技與標準創新項目科技創新成果》

    • 2025/10

      文修入選《垂直領域大模型深度應用案例案例集》

    • 至今

      以文修大模型為技術底座的“校對通”在全國已服務1w+正式合作伙伴

    • 2022/12

      獲中國信通院評測認證-內容勘誤服務系統評測證書(校對通)

    • 2023/03

      蜜度校對通多語言智能校對系統發布

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    • 至今

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