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11月16日消息，据科技媒体 golem 报道，谷歌 AI Studio 平台测试的一款未命名 AI 模型，在破译难辨认历史手稿领域取得重大突破，核心字符错误率仅 0.56%，性能已接近人类专业研究者水平。

历史学家 Mark Humphries 通过专门开发的基准数据集，对该模型展开系统性测试。在处理五份 18 至 19 世纪的高难度历史手稿时，模型整体字符错误率约为 1.7%，且多数错误集中在标点符号和大小写规范上，未涉及单词本身的识别偏差。若剔除这类非核心错误，模型字符错误率将降至 0.56%，相当于每转写 200 个字符仅出现 1 处失误，其准确度已能与专注历史文献转写的专业工作者相媲美。

此次测试的手稿涵盖多种手写风格，不乏字迹潦草、拼写不规范、语法不一致等复杂样本，充分验证了模型的适应能力。更值得关注的是，该模型超越了单纯的文字转写功能，展现出较强的推理能力。在处理一份 18 世纪商人日记时，面对未标注计量单位的购糖记录 “145”，模型通过反向核算账本总价，结合当时英国货币与重量单位的对应关系，成功推断出 “14 磅 5 盎司” 的准确含义。

不过，Humphries 也指出当前评估存在局限性。由于该模型以 A/B 测试形式零星亮相，大规模系统性测试难以开展，目前仅完成基准数据集中约 10% 样本的评估工作。（纯钧）