Genspark能自动拆解新闻事件因果链，识别主体动作、即时反馈与跨域扩散三层逻辑，并支持动态追问补全因果缺口，输出带来源锚点和置信度标签的交互式因果图谱。

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直接输入结构化指令，Genspark 就能自动拆解新闻事件的因果链，不是简单罗列时间线，而是识别谁在什么条件下做了什么、引发哪些连锁反应、存在哪些关键转折点。

明确起因类型，触发精准分析模式

新闻事件的“起因”可能是政策发布、技术突破、突发事件或市场行为。Genspark 需要你指明类型，才能调用对应智能体建模逻辑：

• 如果是政策类（如“网信办发布大模型备案新规”），系统会直连.gov.cn提取原文，并定位条款中“自施行日起”“试点范围”“豁免情形”等触发条件
• 如果是技术类（如“某国产推理芯片实测延迟骤降40%”），它会交叉比对白皮书、第三方测试报告与厂商发布会实录，锁定性能跃升的具体技术路径（如KV缓存优化）
• 如果是突发事件（如“某数据中心突发断电导致AI训练中断”），系统将从通报稿、运维日志截图、行业影响分析中提取时间戳节点，还原故障链（供电异常→冗余切换失败→任务队列积压）

让经过自动分层：动作、反馈、扩散

Genspark 不把“经过”当成流水账，而是按业务语义自动划分为三层：

• 主体动作层：谁在何时何地执行了什么操作（例如“寒武纪于2026年5月28日向工信部提交MLU370备案材料”）
• 即时反馈层：直接响应（如“网信办3个工作日内出具受理回执”）和隐性信号（如“同日港股寒武纪股价上涨7.2%，但未出现在主流财经快讯中”）
• 跨域扩散层：影响外溢路径（如“备案通过后，多家金融客户启动POC测试；IDC同步更新《AI芯片合规采购清单》”）

每层都带来源锚点，点击即可查看原始段落截图与时间戳水印。

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支持动态追问，补全因果缺口

当系统识别到逻辑断点（比如“备案通过后客户未立即下单”），它不会跳过，而是暂停并弹出追问卡片：

• “是否需核查该客户近期采购预算调整情况？”
• “是否需比对同类芯片（如天数智芯BI-V100）同期订单数据？”
• “是否需调取该客户上季度技术评审会议纪要？”

你选中任一选项，Genspark 就自动回溯你上传过的私有文档或重连外部信源，把原本模糊的“可能原因”转为可验证的因果节点。

输出可追溯的因果图谱

最终交付不是纯文本，而是一个交互式 Sparkpage：

• 左侧是时间轴+关键事件气泡，悬停显示置信度标签（如“网信办受理回执|官网截图|2026-05-29|置信度98%”）
• 右侧是因果连线图，用不同颜色区分“政策驱动”“技术牵引”“市场倒逼”三类关系
• 任意节点支持添加人工批注（如“此处与我司2026Q2采购计划冲突，需法务复核”），批注自动绑定至对应数据源