据Ethan Mollick在X平台披露，该模型完全基于英国图书馆提供的维多利亚时代语料（1837–1899，超过2.8万本文本）从零训练，区别于仅“扮演维多利亚风格”的通用模型微调版本。根据Ethan Mollick引述的英国图书馆数据集说明，面向19世纪英语变体的原生预训练可带来更真实的句法与词汇，有利于历史对话助手、档案检索助手与风格一致的内容生成。依照Ethan Mollick的报道，从零训练降低现代英语迁移干扰，或可在馆藏RAG检索、时期实体消歧与教育出版场景中提升准确性，为博物馆、出版社与教育科技打造专用聊天机器人、课程工具与文学修复流程提供机会。