OpenAI发布的“学习模式”旨在辅助学习，但其通过友好的互动和积极的反馈来引导学习，而非提供直接答案。文章作者质疑这种模式的有效性，认为它可能过度迎合学生，导致学生依赖AI而非独立思考。作者通过与不同AI模型的互动实验，指出“学习模式”下AI倾向于过度赞美和迎合用户，这可能对学习产生负面影响，甚至对心理脆弱的学生造成潜在危害。虽然“学习模式”在一些方面有益，但作者更看好AI作为研究工具的潜力，而非将其作为教学工具的过度依赖。
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本文探讨了生成式AI对人文教育的深刻影响。作者认为，忽视AI的影响是愚蠢的，因为AI语言模型的能力依赖于人文知识和技能。AI在语言翻译、分类等方面展现出巨大潜力，同时人文技能也日益成为AI研究的关键。作者通过自身开发历史主题教育游戏的经验，展示了AI在教学中的应用，但也指出AI滥用可能导致学生学习积极性下降，教育公平性问题加剧。最终，作者呼吁教育工作者积极参与，开发定制化的AI教学工具，避免AI被滥用，维护优质教育的根本价值。
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在俄罗斯诺夫哥罗德的考古发掘中，人们发现了公元1250年前后小学生Onfim的桦树皮涂鸦。这些充满童趣的绘画，包括战士、马匹、自画像等，展现了中世纪儿童的丰富想象力和表达能力。与之形成对比的是，法国索雷兹铁矿发现的矿工儿童炭笔画，则呈现出一种令人不安的沉重感，反映了当时儿童的艰辛生活。这些发现让我们重新审视中世纪儿童的世界，也让我们思考童年在不同时代和文化中的多样性与共通性。
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1970年，阿根廷作家博尔赫斯与人工智能先驱西蒙在布宜诺斯艾利斯的一次会面，展现了人文与科技的奇妙碰撞。他们的对话围绕自由意志与预定论展开，探讨了人类行为是否如同计算机程序般运作。博尔赫斯以其特有的睿智和幽默，引导西蒙思考人类行为的确定性和个体性的统一性。这段对话不仅体现了跨学科思想交流的魅力，也为当今学术界面临的挑战提供了启示，呼吁人文与科技的融合，并引发了对利用AI模拟历史人物的可能性思考。
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本文探讨了1890年代电影技术——爱迪生发明的单人观看的Kinetoscope——与当今AI技术，特别是大型语言模型的相似之处。Kinetoscope的单人观看体验，与如今人们在算法推荐和个性化AI助手下的孤独体验异曲同工。文章认为，这两种技术都创造了一种大规模生产的、但却是孤立的、互联的、原子化的体验，预示着一种新的技术孤独，并引发对技术发展方向的反思。
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本文讲述了Sackler兄弟在20世纪50年代早期参与LSD研究的鲜为人知的故事。他们最初怀着治愈精神疾病的理想，积极参与LSD的早期临床试验，并试图将LSD研究与他们自身的激素失衡理论联系起来。然而，随着时间的推移，他们将目光转向了药物的商业利益，最终因开发和营销阿片类药物而声名狼藉。这篇文章揭示了理想主义与商业利益之间的冲突，以及科技发展中伦理与商业利益的博弈。
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领先的AI模型在历史研究方面展现出令人惊叹的能力。文章以三个案例为例，展示了GPT-4o、o1和Claude Sonnet 3.5模型在转录翻译早期意大利语文本、分析18世纪墨西哥医学文献以及生成新的历史解读方面的出色表现。虽然AI模型在某些方面仍存在局限性，例如容易出现事实性错误，但其在文献整理、信息整合和提出新研究方向方面的潜力不容忽视，这将极大地辅助历史研究，并改变历史研究的方式。
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西班牙卡莫纳发现的公元一世纪古罗马酒瓮，内含5升保存完好的白葡萄酒，刷新了最古老葡萄酒的纪录。这件文物及其精美的陪葬品（如琥珀、织物和香料），展现了当时的生活细节，让历史仿佛触手可及。文章作者认为，这类保存完好的文物能打破我们对历史的刻板印象，让我们感受到过去并非只有伟人和大事，还有普通人平凡而真实的生活。
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文章讨论了意大利研究人员在米兰一所医院地下室的木乃伊大脑中发现古柯痕迹的研究。作者强调了古柯叶和可卡因的区别，古柯叶作为一种温和的兴奋剂，在南美洲被使用了数千年，而可卡因是一种在19世纪才被提炼出来的强效生物碱。作者认为，这一发现表明，古柯在17世纪的欧洲可能比我们之前认为的更为普遍，并对早期现代贸易网络、医疗实践和文化交流提出了有趣的问题。
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