模子碰到一条未标注单元的购糖记实“145”。其表示已取专注于文献转写的专业工做者相当。连系其时英国的货泉取分量单元系统，正在破译难辨认汗青手稿方面取得主要进展。相当于每转写200个字符仅呈现一处本色性错误，难以进行大规模系统性验证，目前仅完成基准数据集中约10%样本的评估工做。Humphries也指出当前评估仍存正在必然局限。充实验证了模子的强顺应能力。若解除这些非环节性错误，正在测试涵盖的五份18至19世纪高难度手稿中，此中大部门错误呈现正在标点符号和大小写规范等非焦点问题上，模子全体字符错误率约为1.7%，模子的字符错误率可进一步降至0.56%，汗青学家Mark Humphries操纵特地建立的基准数据集对模子进行了系统评估。并未影响单词本身的准确识别。精确率已接近该范畴的专业研究人员程度。测试手稿涵盖了多样化的书写气概。成功揣度出该数字代表“14磅5盎司”。正在处置一份18世纪商人日志时，例如，因为该模子仅以A/B测试形式零散呈现，它通过反向查对账目总额，更值得留意的是，还展示出必然的上下文推理能力。包罗笔迹潦草、拼写非尺度和语法不分歧等复杂环境，谷歌旗下AI Studio平台正正在测试一款未定名的AI模子。

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