产品概述 - DeepMind推出多模态生成式AI工具Aeneas 用于解读、归属和修复残缺古代碑文 基于生成式神经网络技术 [1] - Aeneas能够跨越数千份拉丁铭文进行推理 在几秒钟内检索文本和语境相似文本 显著提升考古研究效率 [6] - 该工具可同时分析文本和视觉信息 是首个利用多模态输入确定文本地理来源的模型 [9] 技术能力 - 在年代预测方面 能将文本置于历史学家提供的日期范围内13年内 出处预测准确率达72%[9] - 修复文本能力突出：对最多十个字符缺失的铭文修复准确率达73% 对长度未知缺失的修复准确率为58%[9] - 采用transformer架构处理碑文输入 通过嵌入技术将铭文编码为包含文本内容、语言、时空信息的历史指纹 [13] 应用案例 - 成功解析古罗马皇帝奥古斯都撰写的《功业记》碑文 通过语言特征和历史标志生成概率化年代分布 呈现公元前10-1年与公元10-20年两个峰值区间 [15] - 修复公元113/14年萨丁岛青铜军事命令 展示对实际考古材料的处理能力 [6] - 支持扩展至莎草纸、硬币等媒介 并适配西夏文、契丹文等中国古文字解读 [10] 行业影响 - 改变传统依赖专家经验数据库的考古研究模式 实现从耗时检索到即时推理的范式转变 [6][9] - 开源特性允许全球考古学家定制化应用 中国多所高校已开展AI考古相关研究与实践 [10][17] - 为处理严重损坏材料的历史学家提供通用工具 推动古代历史研究的定量化发展 [9][15]