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全球学术图书馆藏有数十万古希腊纸莎草碎片，多数破损严重难以辨识。为加速这些珍贵文献的修复，研究人员开发出首个专门针对古希腊语的AI大型语言模型“阿波罗”（Apollo）。该模型由奥地利科学院联合法国AI实验室Mistral与技术服务公司Sail Reply合作研发，本周三正式发布，基于约6亿个历史希腊语词汇训练，通过聊天机器人界面免费向学者开放。
阿波罗模型能依据统计规律填补纸莎草缺失内容，帮助学者快速定位与研究领域相关的碎片，发现新研究方向，揭示历史事件细节。传统修复需专家识别词界、断代、考证语境并查资料填字，而阿波罗整合了古希腊语语法、不同时期方言（如荷马体、多利安方言）等专业知识，可自动匹配文献语境补充词汇。
专家认为，阿波罗将大幅提升修复效率，使学者从繁琐的文字复原转向历史解读。牛津大学古典语言教授Armand D'Angour表示：“若AI能列出可能的词汇选项，研究速度将显著提升。”尽管该模型无法解决普通文献（如私人信件、民事文件）的全部修复需求，但可补充古代社会生活细节，验证现有学术假设。
若成功，类似技术可扩展至拉丁语、古埃及语等其他古代语言。不过，AI依赖概率填补空白可能引入错误，对此阿波罗设计为提供多个词汇选项供学者选择，避免污染历史记录。此前AI在数学难题求解、基因突变研究等领域已展现潜力，阿波罗的应用或将推动更多跨学科研究突破。
