你把关乎未来的重大决定托付给这款产品,所以你应得的不只是一句「我们的 AI 算出来的」。这个页面会说明准备度评分的构建方式、奖学金数据库如何保持最新、我们如何避免误判匹配,以及你的数据会经历什么。
你的准备度评分并非来自一个不透明、经过训练的机器学习模型的输出。它是一套确定性评分引擎:一组已公开的规则,将你的学术表现(GPA、标化考试成绩、课程难度)、课外活动深度、领导力证据、科研信号与叙事连贯性映射到八个维度上。相同的输入永远得到相同的分数,每个维度都会向你展示背后的理由。
基准数据来自一个经过核实的大学数据点登记库(GPA / SAT / ACT 中位数、录取率),每一条都附有来源链接和我们核实的日期。评分过程中没有任何一步是由语言模型生成的:AI 只在分数之上撰写叙述性说明,它从不决定分数本身。
评分引擎受到一套「标准学生档案」回归测试套件(45+ 项测试)的保护,每次代码变更都会运行这套测试。如果某次变更会改变某个已知档案的评分或匹配结果,构建就会失败,并由人工介入审查。
每一条奖学金记录都带有「最近核实日期」,并直接显示在产品中。一个自动化的数据整理任务每天对所有活跃机会进行链接核查,标记出返回 404、被重定向或已发生变化的条目——被标记的条目会从匹配结果中移除,直到重新核实为止。
新的机会以经过筛选、注明来源的批次加入(最近一次是 2026 年 6 月 11 日新增 23 个项目——见上方的实时在库数量)。一个夜间任务会验证每一条活跃记录是否仍被语义搜索索引覆盖,确保匹配质量不会在不知不觉中下降。
我们刻意维护一个规模较小但经过核实的目录,而不是抓取成千上万条低质量列表。数据库中的每一个项目都是真实、长期有效、经过核查的——一个一万条记录、其中 30% 是死链的数据库,只会浪费你申请时的宝贵时间,而这是我们不愿意让你承担的成本。
「匹配」意味着你的档案通过了我们能够核实的每一条资格规则:年级和国籍/国家限制是硬性门槛——只要有一项不符合,无论其余档案有多契合,该奖学金都绝不会展示给你。这一点在代码中强制执行,并由回归测试套件覆盖。
对于我们无法核实的部分(文书质量、面试表现、逐年变化的评委偏好),我们不会假装知道答案。每一条匹配结果都会显示理由和资格评分,而不是虚假的确定性——「匹配」意味着「你达到了公开的门槛,值得考虑申请」,而绝不是「你一定会被录取」。
在我们估算概率的地方(未来模拟器中的录取几率),估算值是根据已公开的录取率与基准差距计算得出的,以经过校准的区间形式展示,并明确标注为「估算值」。我们公开的是方法,而不仅仅是一个数字。
你的数据绝不会被出售,绝不会与广告商共享,也绝不会被用于训练第三方模型。你上传的文档只有一个用途:提取用于生成你自己分析报告的成就和学术信号。
存储采用按用户的访问控制(行级安全):你的数据只有你本人和为你生成报告的服务能够读取,没有其他人。你可以随时删除自己的数据——删除操作会移除你的档案、分析记录、文档以及由此衍生的所有信号。
完整的法律细节载于我们的隐私政策。如果本页面与隐私政策之间存在任何不一致,以保护力度更强的一方为准。
对以上内容有疑问,或想删除你的数据? support@tuitiontorch.com
阅读隐私政策