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近日，南京理工大学发布我国首个开源的人文社会科学学术大语言模型“兰章”。凭借百亿词元的坚实数据基础和深度优化训练，“兰章”能够较好地解决当前通用AI工具在人文社科全文本挖掘、复杂概念和论证逻辑理解方面“盲域”和“幻觉”问题。
“目前，国内的通用大模型普遍存在人文社科全文本理解弱、易幻觉、有专业盲区、难以理解完整文本中复杂概念和论证逻辑的难点痛点问题。”“兰章”研发团队负责人、南京理工大学经济管理学院教授沈思告诉记者，针对这些问题，团队历时五年，构建了总规模116亿词元的人文社会科学学术语料库，并涵盖CSSCI、CNKI人文社科期刊、人大复印报刊资料、教育部人文社科获奖著作全文（1992~2025年）等中文学术资源以及SSCI、A&HCI期刊摘要及Project MUSE、Project Gutenberg（1992~2025年）等学术资源，保证了学科的均衡覆盖以及期刊与著作的深度集成。
“它像一位深耕人文社科全科、读了30多年中外核心期刊和学术专著的资深学术助理，而且是能通读全文、吃透逻辑、懂行规、会做学术研判的专属助手。”沈思这样描述“兰章”，未来，使用者可以检索和生成相对精准的学术知识，避免普通 AI 仅靠摘要解读、容易出错杜撰的问题。同时能精准读懂专业术语，快速梳理研究发展脉络，高效为学术探究找准研究方向。
“大模型不是代替学者思考，而是立足实际学术研究，把自主知识体系的构建延伸到模型化和计算化的层面，从工具层面为人文社会科学学术创新提供持续支持。”沈思表示，目前，“兰章”已上线魔搭社区试运行，15697条训练指令数据已全部开源共享。
新华日报·交汇点记者 叶真
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