社媒時代，真正稀缺的從來不是資訊，而是不被情緒裹挾的判斷環境。

你會發現一個刺心的現實：
同一件事，在不同時間線、不同帳號、不同立場的加工下，被拆成了無數碎片化的片段。

越刷越覺得自己 「懂了」，可判斷反而越來越飄忽。
AI Hub v2 要解決的，根本不是 「資訊夠不夠多」，而是資訊如何失真的問題。

它沒有預設 「某類信源更權威」，而是從一開始就默認：
任何單一來源，都不可靠。

於是你看到的，是一套偏工程化的解決方案：

-來源聚合，不是為了追求全面，而是讓不同聲音互相制衡；
-事件分類，不是為了講好一個完整故事，而是避免不同敘事混為一談；
-時間衰減，不是忽略舊資訊，而是防止過期的情緒持續干擾當下的判斷。

而 Alerts + News 的組合，更是這套方案的點睛之筆。
它不急於把你推向某個結論，而是先讓你看清 「發生了什麼」，再展示 「各方如何反應」。

你最終得到的，不是被放大的單一觀點，而是經過多源驗證的事件輪廓。
這套機制沒法保證你永遠做出正確判斷，但它至少在結構上，降低了被單一情緒、單一帳號、單一立場牽著走的概率。

在一個所有產品都在爭奪注意力、催促你立刻決策的時代，這種 「刻意放慢判斷」 的設計，本身就足夠非主流。
也正因為非主流，才更顯稀缺。
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