🔞工人互攻记by糖呀TXT百度云谢尔基：我很喜欢这个新位置；我和齐达内关系非常好

👄《《美容院3.:特殊待遇》百度百科演员》当时我特意买了一辆超大尺寸的八座全尺寸SUV，本想着把我的爸爸妈妈、全家人都接到美国住在一起。结果车刚买好，疫情突然爆发了，所有边境和设施全部封锁了。结果在那段时间，天天就只有我和我妻子两个人，开着那辆像重型卡车一样的巨无霸SUV在佛罗里达空旷的大街上兜风(笑)。其二是史料的搜集与识读。以往要打听到材料藏在哪里并不容易，网上新公布的资料容易错过，海外档案更隔着重洋，得托人、付费、办签证。如今各国馆藏与研究机构陆续把目录或影像挂在官网，AI能替你跨语言检索到它们的存在，再按图索骥发一封邮件，常常不出国门就能看到些研究线索。更有效的是滚雪球，读到一篇相近的论文，AI顺着注释里引用的史料一路追下去，常会有意外之喜。识读方面，早已不是当年的OCR所能概括，现在更常说的概念是手写文本识别（HTR），其背后是自带视觉的多模态大模型，手稿、竖排报刊、多语种档案都能直接看图认字。据评估，谷歌的Gemini在历史文献识读上的准确率与稳定性双双领先；开源轻量模型则进一步降低了文献识读成本，如PaddleOCR-VL不到十亿参数就认得一百零九种语言，本地部署不再是难事。落到操作上，一般有三种选择：材料不多时用客户端，把五页档案、几张报纸直接交给带视觉的AI，边认边看原图边精校，这种“人盯着改”的半自动，大概会比全自动可靠；材料成千上万时走API处理，写段简单程序或搭个工作流，读图、调用、存档、按日期页码自动命名一气呵成，睡前排好任务，一夜醒来便能看到数十万字的文档；涉密或长期项目则本地部署，材料不出自己的机器，更安全可靠些。除此之外，现在的史料类型是多元的，针对录音转文字，人工智能也有所进展，自动语音识别（ASR）技术也被广泛利用，这对口述史料的整理帮助极大。至于这些多元文献的识读准确率，目前学界多有探讨。我的体会是，规整的印刷本、端正的手稿，轻量本地模型足敷使用；潦草的手稿仍得仰仗第一梯队的大模型。