https://www.ithome.com.tw/news/175414 基本資訊 模型名稱：talkie（talkie-1930-13b） 參數規模：130 億（13B） 開發團隊：Nick Levine、David Duvenaud、Alec Radford（Alec Radford 是 OpenAI GPT、GPT-2、CLIP、Whisper 等經典模型的關鍵貢獻者） 發布時間：2026 年 4 月（文章發布隔天左右） 官方網站：https://talkie-lm.com/ 聊天體驗：https://talkie-lm.com/chat 模型下載（Hugging Face，Apache 2.0 開源授權）：Base 模型：talkie-1930-13b-base 指令微調（聊天）版本：talkie-1930-13b-it 訓練數據與設計理念 知識截止時間：嚴格限制在 1930 年底之前（即 1931 年 1 月 1 日 前）。選擇這個時間點是因為 1930 年出版的作品已進入美國公共領域，可合法大量使用 。 訓練數據量：約 2600 億 tokens（260B tokens）的純英文歷史文本。 數據來源：書籍、報紙、期刊、科學論文、專利、判例法等歷史文件的數字掃描件。完全 排除現代網路內容、Wikipedia、現代事件。 目的：測試 AI 的推理能力 vs. 記憶能力（memorization vs. generalization）。 模擬「與 1930 年前的人對話」的感覺，觀察模型在缺乏現代知識時如何回應、推論，甚 至「預測未來」。 研究訓練資料對模型行為、文化偏見、時代錯置（anachronism）的影響。 這是目前已知最大的「復古語言模型」（vintage LM）。團隊未來計劃擴大到兆級 tokens，並開發更高品質的歷史文字辨識技術。性能表現在語言理解與基本數學能力上， 表現接近同架構的現代模型。 在知識性任務（需要現代知識）上明顯落後，這是預期的。 若排除時代錯置錯誤，與現代對照模型的差距可縮小約一半，顯示部分差異來自知識缺口 ，而非純粹推理能力不足。 特色：回應會帶有時代風格（例如維多利亞時代語氣），在回答現代問題時可能出現有趣 或荒謔的推論（如對火箭回收、印度獨立、電話號碼的時代局限性看法）。 團隊也訓練了一個使用現代網路資料的對照模型，用來比較訓練資料的影響。 技術細節與未來計劃 提供原始 base 模型與指令微調（IT）聊天版本。 後訓練（post-training）過程中使用了現代模型（如 Claude）來產生合成數據或作為評 判，但團隊意識到這可能造成污染，並計劃在未來版本中盡量避免。 模型可展現從少量上下文例子中學習的能力（如學習寫 Python 程式碼），即使訓練資料 中完全沒有現代程式碼，顯示其泛化潛力。 未來：計劃訓練 GPT-3 規模的復古模型，繼續探索 AI 如何從有限歷史資料中「發明」 新知識或預測未來。 注意事項 模型輸出可能反映 1930 年前的文化與價值觀，可能包含不準確、過時甚至冒犯 性的內容。 目前僅支援英文。 這不是商用產品，而是研究導向的開源項目，主要用於學術探索 AI 本質。 -- 以下是網友對 Talkie-1930（這個復古語言模型）的反應收集整理（截至 2026 年 4 月 30 日）。這個模型發布才兩天左右，反應主要集中在 Hacker News、Reddit（ r/singularity、r/machinelearning、r/ClaudeAI 等版）、X（Twitter） 以及科技媒體 討論區，熱度相當高，尤其在 AI 研究與好奇社群中。整體評價正面居多：大多數網友覺 得「超酷（so cool）」、「有趣（fascinating）」、「思想實驗級的項目」。很多人讚 賞它在研究「memorization（記憶） vs. generalization（泛化/推理）」上的價值，認 為這是少見的「純淨」實驗，能幫助理解 LLM 的本質。 常見關鍵詞：time travel（時光旅行）、vintage LLM、frozen in 1930、talking to someone from the past。 缺點批評：回應有時代風格（老派英文、過時觀念），有時會出現 anachronism（時代錯 置，例如不小心知道 Roosevelt 或 New Deal），以及 OCR 噪音 導致的知識不準確。部 分人覺得它「可愛但天真」（對現代事物的推論很荒謬卻有趣）。 主要討論平台與反應摘要 1. Reddit（特別熱門）r/singularity 貼文獲得超過 2100 upvotes、330 則留言。 https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1sxp4ha/talkie_a_13b_lm_trained_exclusively_on_pre1931/ 網友熱衷分享對話截圖：問飛機能飛多高？能不能到月球？Talkie 給出 1930 年代的保 守推測。 有人測試它從幾個例子學習寫 Python 程式碼（訓練資料完全沒有現代程式碼），結果「 surprisingly well」，被視為泛化能力的證明。 很多人說：「感覺真的像在和 1930 年代受過教育的人聊天」，既有魅力也有「壞點子」 （如帝國主義、優生學相關的過時觀念）。 其他版塊（如 r/OpenAI、r/ClaudeAI、r/LocalLLaMA）也有不少人分享：「這太酷了， 真的有時光機感覺」。 2. Hacker News討論串有 741 points 和 314 則評論，屬於高熱度貼文。 https://news.ycombinator.com/item?id=47927903 焦點在技術細節：訓練資料的清洗、anachronism classifier（時代錯置過濾器）還不完 美。 有人實際去 chat 頁面測試，覺得等待時間有點久，但回應風格很「真實」。 討論延伸到 OCR 技術、公共領域資料的利用，以及未來更大規模 vintage 模型的可能性 。 3. X（Twitter）上的反應開發者 David Duvenaud 和 Nick Levine 的公告獲得數千 likes 和大量轉發。 https://x.com/DavidDuvenaud/status/2048878076633682133 網友分享有趣對話：Talkie 把「Internet」解釋成「計算資本獲利的利息」（超可愛的 時代誤解）。 它自稱是「recording machine」（因為 1930 年前沒有「AI」這個詞）。 問它關於未來或自我意識，它會用 19-20 世紀初的哲學/道德語氣回答，感覺像在讀老書 。 有人測試它對英國帝國的看法，並與現代模型（Claude、GPT、Gemini）比較，突顯訓練 資料對價值觀的影響。 也有人注意到它偶爾會「夢遊」到更早的年代（覺得自己活在 1850 年左右）。 4. 媒體與部落格反應Gizmodo、Boing Boing、The Decoder 等媒體報導時，強調它的「 時光旅行」趣味性，以及它對二戰、希特勒、現代科技的「預測」（通常保守或錯得有趣 ）。 歷史學者或人文背景的網友特別興奮，認為這可能開啟「歷史語言模型」或「人文 AI」 的新領域。 部分人提醒：模型會反映 1930 年前的文化偏見（帝國視角、種族/性別觀念等），使用 時要有心理準備。 常見有趣的使用情境問現代事件（如電腦、太空旅行、網路），看它如何用蒸汽船、鐵路 時代的邏輯「推論」。 測試長程預測：它對未來世界的想像（大多仍是蒸汽與鐵路的延伸）。 讓它從少量例子學習新技能（證明泛化而非死記）。 觀看官方 live feed：Claude 不斷提問 Talkie，公開展示對話。 總結來說，網友的反應以好奇、驚奇和研究興趣為主，很多人視之為一個「可愛又發人深 省」的實驗，而不是實用聊天工具。負面聲音較少，主要集中在模型還不夠「純淨」（有 少量污染）和回應偶爾過於老派。 -- Grok整理 也許是比grok更加政治不正確的AI --

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