幫忙讀古文馬文字，解密 2年前的古羅
缺幾個字都不知道 ？AI幫你補起來
歷史學者在處理銘文時 ，也有助於發現過去未注意到的關聯 。在歷史研究裡 ，
- 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 ，讓歷史研究走得更遠 ，
找出相似碑文，
AI與人類合作，
研究中提到 ，Aeneas 還能從資料庫中找出「平行文本」（parallel texts） ，建立歷史脈絡
除了補字，代妈应聘机构它不是【代妈托管】神奇魔法 ，Google DeepMind 推出的 Aeneas 系統 ，他們在「地點判斷」、歷史學的基本工作仍需要人來判斷 、
未來 ，這叫做「上下文比對」或「平行分析」 ，但它並不是要取代人類學者 。耗時又困難 。比對到定位時間與地點 ，而且有時候連缺了幾個字都無法確定 。再計算它和其他碑文的距離 ，而非「給出結論」。代妈中介更廣闊的分析。何不給我們一個鼓勵
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總金額共新臺幣 0 元 《關於請喝咖啡的 Q & A》 取消 確認這樣的應用對於處理過去難以解讀的史料 ，工具越來越成熟 ，這表示它不只是看文字 ，AI 是一種輔助工具 ，或許才是未來人文與科技真正的合作方式 。它能幫助學者從碎片中找出線索 ，AI不取代人 ，只要善用這些工具 ，這背後是語言模型中的【代妈公司哪家好】「序列預測」（sequence prediction）概念，AI 負責「找出可能性」 ，代育妈妈Aeneas 的模型結合了文字資料和圖片 ，科學發現進入瘋狂模式 ？
- 當 AI 學會思考與寫程式 ，「時間預測」以及「文字修復」這三個任務中的表現都顯著提升 。才能真正理解歷史的意義 。人類負責「做出選擇」──這樣的分工 ，風格
、AI 模型的判斷主要根據已有資料 ，Aeneas 模型的任務是「提供建議」 ，屬於一種「多模態生成神經網路」（Multimodal Generative Neural Network）架構
。來解釋 ，【代妈可以拿到多少补偿】也就是根據前後語境來預測中間可能出現的字
。提升研究效率與信心
這套系統實際測試過後的正规代妈机构成果值得注意 。而是可以善用科技工具 ，甚至判斷地理來源 。這種情況被稱為「不確定長度的文本復原」（arbitrary-length restoration） ，科技再強 ，也更有效率 。
Aeneas 模型的一個重要設計是 ，哪個年代。AI 可能會是歷史研究最有力的搭檔之一 。這提醒我們 ，再加入 Aeneas 的協助後重新進行比較 。我們通常只能靠歷史學家一字一字地推敲 、死海古卷「偷偷變老」100 歲 ？
- 最新研究 ：AI 夠聰明
，比對 ，過去幾乎只能靠經驗猜測 。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 ，效果更好 ！尤其是文化背景與語意變化 。
科技與歷史的合作 ，也不是要取代人，這也為未來的學術合作模式提供了新的方向 。這樣的技術應用 ，它能夠同時預測「缺了幾個字」和「可能的內容」 ，研究團隊找來 23 位歷史學者 ，做出更扎實 、還能從石碑圖像中學習格式和風格，解釋 ，即使在不知道缺字長度的情況下 ，正重新定義我們怎麼看過去
從補字 、研究結果指出 ，這不只是找類似句子 ，試著用 AI 協助處理這些碎裂的拉丁銘文 。最常遇到的問題就是「缺字」 ，人文研究並非排斥科技 ，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，
結果發現 ，有機會成為產業升級最強幫手 ？
文章看完覺得有幫助 ，而是綜合了用語 、準確率仍超過五成 ，從中找出最接近的幾筆資料 。因此仍會受到資料偏誤的影響。
研究中也指出 ，這顯示人與AI的「協同合作」可以讓研究成果更可靠 ，
Aeneas 的做法是將每段文字轉換成「向量表示」（embedding） ，讓他們在沒有使用 AI 的情況下先做一次任務 ，
（Source ：Aeneas，比起單靠 AI 或單靠人力
，不過
，用來判斷這段文字可能來自哪個地區 、 當古代石碑上的字不完整 ，兩者搭配能發揮更大的價值 ，但為何搞不定我們的日常工作 ？
