TimeCapsuleLLM是一个独特的语言模型，完全基于1800年至1875年的历史文本从零训练。该项目旨在消除现代偏见，通过“选择性时间训练”技术，让AI真实还原维多利亚时代的语言风格、词汇和世界观。它不仅展示了数据对模型行为的深刻影响，也为历史模拟和AI偏见研究提供了全新视角。
原文链接：Hacker News
仅用19世纪数据训练：TimeCapsuleLLM重现维多利亚时代AI
TimeCapsuleLLM是一个独特的语言模型，完全基于1800年至1875年的历史文本从零训练。该项目旨在消除现代偏见，通过“选择性时间训练”技术，让AI真实还原维多利亚时代的语言风格、词汇和世界观。它不仅展示了数据对模型行为的深刻影响，也为历史模拟和AI偏见研究提供了全新视角。
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最新评论
开源的AI对话监控面板很实用,正好团队在找这类工具。准备试用一下。
折叠屏市场确实在升温,不过售罄也可能是备货策略。期待看到实际销量数据。
从磁盘I/O角度解释B树的设计动机,这个切入点很好。终于理解为什么数据库不用二叉树了。
IT术语转换确实是个痛点,之前用搜狗总是把技术词汇转成奇怪的词。智谱这个方向值得期待。
这个工具结合LLM和搜索API的思路很有意思,正好解决了我在做知识管理时遇到的问题。请问有没有部署文档?
这个漏洞确实严重，我们团队上周刚遇到类似问题。建议补充一下如何检测现有项目是否受影响的方法。
从简单规则涌现复杂性这个思路很有意思，让我想起元胞自动机。不过数字物理学在学术界争议还挺大的。
我也遇到了指令跟随变差的问题，特别是多轮对话时容易跑偏。不知道是模型退化还是负载优化导致的。