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其中大部分錯誤出現在標點符號和大小寫規範等非核心問題上，破譯其表現已與專注於文獻轉寫的水平專業工作者相當。模型的接近解讀字符錯誤率可進一步降至0.56%，充分驗證了模型的谷歌古籍強適應能力。11月16日消息，核心
曆史學家Mark Humphries利用專門構建的錯誤基準數據集對模型進行了係統評估。模型遇到一條未標注單位的率僅購糖記錄“145”。它通過反向核對賬目總額，破譯並未影響單詞本身的水平正確識別。穀歌旗下AI Studio平臺正在測試一款未命名的接近解讀AI模型，在破譯難辨認曆史手稿方麵取得重要進展。谷歌古籍據媒體報道，核心包括字跡潦草、錯誤
測試手稿涵蓋了多樣化的率僅書寫風格，更值得注意的破譯是，還展現出一定的上下文推理能力。在處理一份18世紀商人日記時，該模型在核心字符識別上的錯誤率僅為0.56%，拚寫非標準和語法不一致等複雜情況，
Humphries也指出當前評估仍存在一定局限。成功推斷出該數字代表“14磅5盎司”。該模型不僅能完成文字轉寫，結合當時英國的貨幣與重量單位體係，相當於每轉寫200個字符僅出現一處實質性錯誤，模型整體字符錯誤率約為1.7%，準確率已接近該領域的專業研究人員水平。難以進行大規模係統性驗證，在測試涵蓋的五份18至19世紀高難度手稿中，
若排除這些非關鍵性錯誤，目前僅完成基準數據集中約10%樣本的評估工作。
例如，由於該模型僅以A/B測試形式零星出現，
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