Nature：谷歌DeepMind团队开发生成式AI模型，这一次，超越历史学家

撰文丨王聪 编辑丨王多鱼 排版丨水成文 据估计，每年发现的拉丁铭文在 1500 份左右，这些铭文或能揭示罗马帝国的文化和语言生活。然而，研 究这些铭文颇具挑战性，因为在时间长河中，这些铭文往往缺失字母、单词甚至段落，而且，语言也会随 时间演变 。研究人员将这些铭文与其他包含相似词汇或短语的铭文进行比较来进行分析，但这种任务通常 很耗时而且高度专业化。此外， 新的铭文不断被发现，导致信息量太大，任何人都不可能全部掌握。 2025 年 7 月 23 日，谷歌 DeepMind 的研究人员在国际顶尖学术期刊 Nature 上发表了 题为： Contextualizing ancient texts with generative neural networks 的研究论文。 该研究开发了一款生成式人工智能模型—— Aeneas （ 埃涅阿斯） ，该模型能够 寻找 罗马时期的拉丁 铭 文与其他文本的关系，帮助历史学家确定文本语境，甚至能够预测拉丁铭文的缺失部分。 为了更轻松地修复、翻译和分析这些发现的铭文，谷歌旗下人工智能公司 DeepMind 联合诺丁汉大学等机 构的多位历史学家，开发了一种生成式人工智能模型—— ...