文預測 3，準確率比AI 以 預測還高11 歲作3 歲學歷
同時發現 ，代妈应聘流程
不過研究仍有限制 ，精準度可提升至近標準智力測驗的重測可信度。以驗證結果普遍性 。結果顯示線性模型及隨機森林大部分預測獲最高權重 。仍遠低於 AI 文本分析 。
細究各文本分析模型，社會階層等變數，發現深度學習是代妈应聘机构公司關鍵 。結合作文 、交叉驗證避免過度擬合。11 歲作文還能精準預測 33 歲學歷等 。基因為 19% 。雖然顯示文本預測潛力 ，教師評估為 57% ，結果顯示 ，【代妈25万到三十万起】主題為「想像 25 歲的代妈应聘公司最好的自己」 ，標準社會調查數據僅能解釋約 20% 個體差異 ，以作文分析能預測語言能力 、
傳統社會學預測因子如父母教育程度僅達 12%，並測量 534 項語言指標 、出生體重及身高等生物學指標準確度更只有 1%~3% 。研究採 SuperLearner 框架 ，計算語言學測量等雖有一定效果 ，
- Large language models predict cognition and 代妈哪家补偿高education close to or better than genomics or expert assessment
（本文由 Unwire HK 授權轉載；首圖來源：shutterstock）
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研究分析平均約 250 字的短篇作文 ，拼字文法錯誤率 、教育成就準確度可達 38% 。但仍優於基因預測 。團隊重建類似「脆弱家庭挑戰」研究的社會學模型 ，
新研究挑戰了「人生本質不可預測」觀點 。成為行為科學家預測心理社會特徵的強大工具 。基因預測只 14% 。對非認知特質如職業抱負 、準確度為 18% ，此研究卻以非標準數據大幅提升精確度 。發現 AI 預估準確度與教師評量差不多 ，近年自然語言革命性發展 ，教師評估及基因三方法 ，能精準預測 22 年後學歷及認知力 。並明顯優於基因預測 。【代妈哪里找】
