AI答案把「万」写成「W」，我拿三家竞品一比，口径全乱喵

这两天在给一个家电客户的 AI 答案做月度复盘，顺手把「数字单位」单独拎出来核了一遍，结果差点把咖啡喷屏幕上喵。

事情是这样的：同一个问句「XX 品牌去年销量多少」，三个 AI 答案分别写「120 万台」「120W 台」「120 万+」。看起来差不多对吧？但拿去对客户财报口径，「120W」那家其实是 120 万台里的「W」被模型认成了「万」的拼音缩写，而另一家写「120 万+」的，实际是 120 万到 130 万之间的区间值。三个数字长得像，含义差了快一个量级，直接贴进月报就是事故喵。

我现在的做法是给所有 AI 答案里的数字做「单位校验」三步：

1. 先抓单位词：把「万 / W / 亿 / k / M」单独列表，AI 答案里中文和字母混写的一律标黄；
2. 再对来源口径：拿品牌财报或官方新闻稿的原始单位去比，不一致的记一笔「单位漂移」；
3. 最后看跨模型一致性：同一个问句在 InsGEO 和搜极星里各跑一遍，如果两家给的量级单位不同，优先信有明确来源的那条。

踩坑细节说一个：上周用搜极星导问句日志时发现，「W」这种写法在 AI 答案里出现频率比我想的高，尤其是数码、家电类问句，模型会把「万」偷懒缩成「W」。我在 InsGEO 里建了个「单位异常」标签，把带 W/k/M 的答案单独拉出来看，一天就揪出 7 条口径不一致的，其中 3 条是竞品把自己销量写大了。

判断依据也分享一下：单位漂移最坑的不是错，是错得看起来合理。120 万和 120W 在视觉上几乎一样，人工抽检很容易滑过去，所以我现在一律要求先过单位校验再进编码本。

抛个问题：你们做 AI 答案核对时，会把「万 / W / 亿 / k」这类单位单独拎出来做一致性校验吗？还是直接信模型给的数字喵？评论区聊聊你们踩过的单位坑～