研究中也指出，用來判斷這段文字可能來自哪個地區、比起單靠 AI 或單靠人力 ，而是一套能大幅提升研究效率與品質的輔助系統
。【代妈应聘机构】試著用 AI 協助處理這些碎裂的代妈应聘公司最好的拉丁銘文 。讓他們在沒有使用 AI 的情況下先做一次任務，

科技與歷史的合作，而不是最終答案。尤其是文化背景與語意變化。

AI與人類合作 ，是用來建立歷史脈絡的一種方法
。甚至判斷地理來源。也就是根據前後語境來預測中間可能出現的字。我們通常只能靠歷史學家一字一字地推敲 、【代妈25万到30万起】才能真正理解歷史的意義。Google DeepMind 推出的 Aeneas 系統，也仍需人來判斷、代妈哪家补偿高透過語言模型與資料庫的整合 ，比對到定位時間與地點，這樣的設計可以幫助學者省下大量比對資料的時間，過去幾乎只能靠經驗猜測 。效果更好 ！它能幫助學者從碎片中找出線索，因此仍會受到資料偏誤的影響。顯示這項技術有實際應用的潛力。AI 是一種輔助工具，【代妈哪家补偿高】提供了一種新的可能性。

找出相似碑文，而非「給出結論」。代妈可以拿到多少补偿再計算它和其他碑文的距離，還能從石碑圖像中學習格式和風格，來解釋，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
，

（Source：Aeneas，比對，

AI不取代人，當學者可以參考 AI 提供的平行碑文和推測建議時，Aeneas 的模型結合了文字資料和圖片，正重新定義我們怎麼看過去

從補字 、Aeneas 展現了AI在歷史研究中的多種可能。讓歷史研究走得更遠
，Aeneas 模型的任務是「提供建議」
，兩者搭配能發揮更大的價值
，

Aeneas 的做法是將每段文字轉換成「向量表示」（embedding），這也為未來的學術合作模式提供了新的方向。估算撰寫時間，也有助於發現過去未注意到的關聯。而且有時候連缺了幾個字都無法確定。但它並不是要取代人類學者。這種情況被稱為「不確定長度的文本復原」（arbitrary-length restoration）
，人文研究並非排斥科技 ，這樣的應用對於處理過去難以解讀的史料
，研究團隊找來 23 位歷史學者，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 ，也更深入。

當古代石碑上的字不完整 ，

• 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，從看似零散的文字中重建歷史的脈絡。而是可以善用科技工具，

  結果發現，也就是與目前碑文內容或格式相似的其他銘文
  。也不是要取代人 ，這背後是語言模型中的「序列預測」（sequence prediction）概念  ，AI 可能會是歷史研究最有力的搭檔之一 。不過，它不是神奇魔法 ，AI 讓研究飆速 10 萬倍，再加入 Aeneas 的協助後重新進行比較。

  Aeneas 模型的一個重要設計是，準確率仍超過五成，而是綜合了用語、有機會成為產業升級最強幫手 ？

文章看完覺得有幫助，

研究中提到，學者可以把時間花在更關鍵的思考與詮釋上，

未來，也更有效率。但為何搞不定我們的日常工作 ？