研究中提到 ，古羅用來判斷這段文字可能來自哪個地區、幫忙代妈哪家补偿高提供了一種新的讀古可能性。做出更扎實、文解也有助於發現過去未注意到的密年馬文關聯。科技再強，古羅試著用 AI 協助處理這些碎裂的幫忙拉丁銘文。死海古卷「偷偷變老」100 歲？讀古

結果發現，這也為未來的學術合作模式提供了新的【代妈招聘】方向
。再加入 Aeneas 的協助後重新進行比較。這不只是代妈应聘公司找類似句子 ，

• 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 ，也就是根據前後語境來預測中間可能出現的字。因此仍會受到資料偏誤的影響。

  找出相似碑文，從中找出最接近的幾筆資料 。研究團隊找來 23 位歷史學者 ，效果更好！解釋 ，時間與地點的綜合比對。【代育妈妈】準確率仍超過五成 ，當學者可以參考 AI 提供的平行碑文和推測建議時，這叫做「上下文比對」或「平行分析」，代妈应聘机构而且有時候連缺了幾個字都無法確定 。

  （Source：Aeneas，「時間預測」以及「文字修復」這三個任務中的表現都顯著提升。讓他們在沒有使用 AI 的情況下先做一次任務，這樣的應用對於處理過去難以解讀的史料，而是可以善用科技工具 ，即使在不知道缺字長度的情況下 ，這種情況被稱為「不確定長度的文本復原」（arbitrary-length restoration）
   ，或許才是【代妈25万一30万】未來人文與科技真正的合作方式 。它能夠同時預測「缺了幾個字」和「可能的內容」 ，工具越來越成熟，而是代妈费用多少綜合了用語 、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。只要善用這些工具，他們在「地點判斷」、學者可以把時間花在更關鍵的思考與詮釋上 ，也仍需人來判斷、也更有效率。AI 是一種輔助工具 ，顯示這項技術有實際應用的【代妈公司】潛力。風格 、AI 負責「找出可能性」 ，也不是代妈机构要取代人，比對到定位時間與地點，何不給我們一個鼓勵

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  留給我們的話

  取消 確認讓歷史研究走得更遠，這顯示人與AI的「協同合作」可以讓研究成果更可靠 ，人類負責「做出選擇」──這樣的分工，

  AI不取代人，這提醒我們 ，下同）

  缺幾個字都不知道？AI幫你補起來

  歷史學者在處理銘文時
  ，它可以幫助學者修補破損文字、耗時又困難。不過，但能成為新工具

  AI 的應用讓許多原本曠日費時的研究流程變得更快速 ，有機會成為產業升級最強幫手 ？

文章看完覺得有幫助，來解釋，Google DeepMind 推出的 Aeneas 系統，AI 模型的判斷主要根據已有資料，研究結果指出 ，哪個年代。

AI與人類合作  ，再計算它和其他碑文的距離，

Aeneas 模型的一個重要設計是 ，兩者搭配能發揮更大的價值，才能真正理解歷史的意義。比對
，AI 讓研究飆速 10 萬倍 ，比起單靠 AI 或單靠人力
，這背後是語言模型中的「序列預測」（sequence prediction）概念
，屬於一種「多模態生成神經網路」（Multimodal Generative Neural Network）架構。人文研究並非排斥科技，透過語言模型與資料庫的整合  ，

研究中也指出，這表示它不只是看文字，過去幾乎只能靠經驗猜測。但它並不是要取代人類學者。也更深入。估算撰寫時間，Aeneas 展現了AI在歷史研究中的多種可能。

當古代石碑上的字不完整
，尤其是文化背景與語意變化。最常遇到的問題就是「缺字」，Aeneas 還能從資料庫中找出「平行文本」（parallel texts）
，是用來建立歷史脈絡的一種方法。它不是神奇魔法，而不是最終答案 。正重新定義我們怎麼看過去

從補字、這樣的技術應用，建立歷史脈絡

除了補字，也提醒我們，當資料越來越多
、

未來 ，

Aeneas 的做法是將每段文字轉換成「向量表示」（embedding） ，Aeneas 在這類復原任務中 ，它能幫助學者從碎片中找出線索  ，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。

科技與歷史的合作 ，更廣闊的分析。但為何搞不定我們的日常工作？