Awas
一个反诈骗广告检查器，通过提取广告字段、匹配固定规则并引用官方页面来生成证据文件，输出 STOP/VERIFY FIRST/NO RED FLAGS FOUND 三种结论，而非风险评分。
时间轴 (近 90 天)
开发者 edycutjong 为 Nebius 全球 AI 黑客松构建了 Awas 项目。
Awas 的用户流程是：用户粘贴广告文本，Awas 返回证据文件和三种结论之一（STOP、VERIFY FIRST 或 NO RED FLAGS FOUND），不给出评分。
Awas 使用 Nemotron 3 Ultra 在 Nebius Token Factory 上从广告中提取结构化字段，并使用 Nemotron 3 Super 提出证据行。
Awas 的引用门是纯代码实现的，只保留那些引用是本次运行中抓取页面文本的逐字子串的证据行。
作者预先设定的覆盖率门要求：对于 20 个已知诈骗案例中的至少 12 个，Tavily 必须找到相关的官方警告或新闻条目。
覆盖率门基准运行结果只找到了 20 个案例中的 8 个，未达到通过条件。
在基准的已报告案例中，开发集有 1 个、第一批有 0 个、第二批有 1 个案例提到了公司名称。
覆盖率门失败后，作者重新界定产品范围：结论来自引用官方页面的规则，网络搜索仅作为给家人的背景信息，永远不是规则的输入。
在留出运行中，Awas 对 10 个持牌机构的空缺职位错误停止的数量为 0。
在留出运行中，Awas 对 25 个公开报道的诈骗招聘案例给出 9 个 STOP、15 个 VERIFY FIRST、1 个 NO RED FLAGS FOUND；九个 STOP 中有八个仅来自引用的规则。
还有 3 条时间轴事件
全部知识事实 (13)
开发者 edycutjong 为 Nebius 全球 AI 黑客松构建了 Awas 项目。
50%待验证Awas 的用户流程是：用户粘贴广告文本，Awas 返回证据文件和三种结论之一（STOP、VERIFY FIRST 或 NO RED FLAGS FOUND），不给出评分。
50%待验证Awas 使用 Nemotron 3 Ultra 在 Nebius Token Factory 上从广告中提取结构化字段，并使用 Nemotron 3 Super 提出证据行。
50%待验证Awas 的引用门是纯代码实现的，只保留那些引用是本次运行中抓取页面文本的逐字子串的证据行。
50%待验证作者预先设定的覆盖率门要求：对于 20 个已知诈骗案例中的至少 12 个，Tavily 必须找到相关的官方警告或新闻条目。
50%待验证覆盖率门基准运行结果只找到了 20 个案例中的 8 个，未达到通过条件。
50%待验证在基准的已报告案例中，开发集有 1 个、第一批有 0 个、第二批有 1 个案例提到了公司名称。
50%待验证覆盖率门失败后，作者重新界定产品范围：结论来自引用官方页面的规则，网络搜索仅作为给家人的背景信息，永远不是规则的输入。
50%待验证在留出运行中，Awas 对 10 个持牌机构的空缺职位错误停止的数量为 0。
50%待验证在留出运行中，Awas 对 25 个公开报道的诈骗招聘案例给出 9 个 STOP、15 个 VERIFY FIRST、1 个 NO RED FLAGS FOUND；九个 STOP 中有八个仅来自引用的规则。
50%待验证在留出运行中，展示的 48 条证据行全部通过引用门验证；54 条提议行中有 6 条被丢弃（11%）。
50%待验证Awas 留出运行的服务器端性能为 p50 13.7 秒、p95 31.7 秒；中位成本为 0.0078 美元的 Token Factory 令牌加上 1 到 3 个 Tavily 信用点。
50%待验证在留出运行中，对 10 个已报告案例的 20 次重跑中，20 次结论相同；对 10 个持牌空缺职位，19 次结论相同。
50%