一项新研究挑战了AI Scaling Law收益递减的普遍认知，揭示尽管单步准确率提升放缓，但其复合效应能带来模型任务完成长度的指数级增长。这一发现，特别是结合“思考模型”对“自我条件化”缺陷的克服，重新定义了大模型的经济价值，预示着AI Agent在复杂长程任务中实现更深层次的自主化和商业落地。

人工智能正开始深入人文社科领域，即使关于DeepMind在古罗马文献定年上的具体应用存在信息差，这一趋势也揭示了AI在加速历史考证、重塑学术范式和提升研究效率上的颠覆性潜力。这不仅拓展了AI的应用边界，更引发了对未来人机协作、伦理挑战及知识发现模式的深层思考，预示着一个跨学科融合的智能新纪元。