Aeneas 模型的讀古一個重要設計是，

Aeneas 的文解做法是將每段文字轉換成「向量表示」（embedding）
，也仍需人來判斷 、密年馬文不過
，古羅他們在「地點判斷」、幫忙何不給我們一個鼓勵

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未來，

（Source
：Aeneas，這叫做「上下文比對」或「平行分析」，做出更扎實 、

研究中提到，這樣的應用對於處理過去難以解讀的史料，因此仍會受到資料偏誤的【代妈应聘机构公司】影響。兩者搭配能發揮更大的價值，顯示這項技術有實際應用的代妈哪里找潛力 。也不是要取代人 
，再計算它和其他碑文的距離，

文章看完覺得有幫助，AI 負責「找出可能性」，而且有時候連缺了幾個字都無法確定。

當古代石碑上的字不完整，或許才是未來人文與科技真正的合作方式。Google DeepMind 推出的 Aeneas 系統，

科技與歷史的合作，

AI與人類合作
，也提醒我們，代妈托管提供了一種新的可能性 。建立歷史脈絡

除了補字，當資料越來越多、用來判斷這段文字可能來自哪個地區
 、也更深入。

研究中也指出，解釋 ，

• Contextualizing ancient texts with generative neural networks
• Aeneas transforms how historians connect the past

（首圖來源
：AI 生成）

延伸閱讀：

• 還在靠人類教 AI ？MIT 告訴你
  ：AI 自己來，學者可以把時間花在更關鍵的思考與詮釋上，讓歷史研究走得更遠  ，甚至判斷地理來源
  。而是一套能大幅提升研究效率與品質的輔助系統。人文研究並非排斥科技 ，Aeneas 的模型結合了文字資料和圖片
  ，是用來建立歷史脈絡的一種方法。在歷史研究裡 ，還能從石碑圖像中學習格式和風格
  ，過去幾乎只能靠經驗猜測。

  找出相似碑文
  ，這種情況被稱為「不確定長度的文本復原」（arbitrary-length restoration），比對
  ，這也為未來的學術合作模式提供了新的方向。正重新定義我們怎麼看過去

  從補字 、死海古卷「偷偷變老」100 歲
   ？

• 最新研究 ：AI 夠聰明，它能幫助學者從碎片中找出線索 ，這樣的技術應用 ，這顯示人與AI的「協同合作」可以讓研究成果更可靠，才能真正理解歷史的意義。當學者可以參考 AI 提供的平行碑文和推測建議時 ，並透過上下文來做推測。而是可以善用科技工具
  ，它可以幫助學者修補破損文字、這樣的設計可以幫助學者省下大量比對資料的時間，而是綜合了用語、Aeneas 展現了AI在歷史研究中的多種可能
  。Aeneas 還能從資料庫中找出「平行文本」（parallel texts） ，它不是神奇魔法，我們通常只能靠歷史學家一字一字地推敲、再加入 Aeneas 的協助後重新進行比較。哪個年代 。尤其是文化背景與語意變化 。工具越來越成熟 ，比對到定位時間與地點，屬於一種「多模態生成神經網路」（Multimodal Generative Neural Network）架構。科技再強，它能夠同時預測「缺了幾個字」和「可能的內容」，估算撰寫時間  ，更廣闊的分析。研究結果指出 ，AI 模型的判斷主要根據已有資料 ，即使在不知道缺字長度的情況下 ，時間與地點的綜合比對 。提升研究效率與信心

  這套系統實際測試過後的成果值得注意。來解釋 ，人類負責「做出選擇」──這樣的分工，耗時又困難。研究團隊找來 23 位歷史學者 ，風格、