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News Minimalist概览
News Minimalist 是一款由 AI 驱动的新闻聚合器，目标是只呈现“真正值得读”的 1% 新闻，避免噪音、标题党与广告。系统每天用 ChatGPT 阅读并分析约 30,000 篇新闻，为每篇打出 0–10 的“重要性（Significance）”分数，并按分数排序展示。站点支持去重与精炼摘要，强调干净、极简的阅读体验。支持 12 种高频语言来源，覆盖全球视角（英语、阿拉伯语、中文、法语、德语、希腊语、印地语、意大利语、俄语、西班牙语、瑞典语、乌克兰语）。
排名机制与分布
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分数区间含义
：0–3 多为体育、娱乐与小型本地新闻；5 分以上多为影响世界格局的重大事件。 -
内容长度随现实波动
：每日高分内容数量有限；若当天缺少重大事件，信息流会“故意很短”。
“重要性”如何定义
**重要性（importance）**偏主观，**重要性（significance）**更客观，衡量事件对整个人类的影响范围与深度。评分分两步完成：
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大模型基于历史样本评估 7 项因素——
规模
（影响范围）、
冲击
（即时强度）、
新颖性
、
潜力
（对未来塑造力）、
历史遗产
（是否可能成为转折点/里程碑）、
正向性
、
可信度
（信息源可靠性）；综合得出并归一化为 0–10。 - 以小模型复刻大模型结果，保证大规模计算的可用性与成本可控。
为什么纳入“正向性”
新闻存在“负面偏见”。系统将“正向性”设置为
极低权重（约占 1/20）
，仅用于把整体正负比调回约 50:50。整体分布变化不大，但能让 5 分以上的区间出现更多科学与技术进展，而非清一色的战争与灾害。
为什么有时“同一话题很多”
- 热点话题被多源反复报道，描述差异提升上榜概率。
- 随机分布天然会出现“连续几天相同主题”。
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某些主题客观上更具“重要性”，模型不会像人类那样对热点“疲劳”，因此会持续给高分。
项目定位是“提供信息而非博取娱乐性”，故意保持克制。
订阅与阅读方式
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Newsletter
：每周约 2–3 封邮件，汇总上次更新以来的最高重要性新闻，累计
超过一万
订阅者使用。 -
RSS
：-
Basic Feed（免费）
：推送
重要性 > 5.5
的新闻，周均约 10 条。 -
Personal Feed（付费）
：可按
类别/国家
筛选，
屏蔽关键词
，解锁
非热搜
内容等。
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Premium 功能
：个性化过滤、可选屏蔽、查看 AI 摘要等，让信息流更贴合个人需求。
创作者与起源
由来自加拿大温哥华的独立开发者
Vadim
搭建。起因是他长期被资讯噪音困扰。早期用 GPT-3 难以正确评估“公共层面的重要性”，GPT-4 发布后效果跃迁，项目在 Hacker News 上获得关注，后上线付费订阅以覆盖运行成本，持续迭代 1 年半以优化评分质量。
适用人群与价值
- 想降低信息噪音、快速把握“真正重要”全球事件的读者。
-
希望以
客观、可解释
维度筛选资讯的研究者、媒体从业者与决策者。 -
偏好
极简界面
、
去重摘要
与
多语言来源
的重度新闻读者。
