语音翻译技术：打破语音语言障碍
声音是人类最强大的表达形式之一，能够传达情感、身份和意图。 几十年来，要打破音频内容中的语言障碍，只能在字幕和传统配音之…
人工智能翻译
自适应神经机器翻译：ModernMT的工作原理
自适应神经机器翻译 (NMT) 标志着从静态、一刀切的翻译模型向动态翻译模型的关键转变。 它为系统引入了实时学习和改进的…
翻译领域的数据中心 AI：质量胜于数量
多年来，人工智能领域的竞争一直以模型为中心：构建更大、更复杂的算法。 人们普遍认为，更好的模型是获得更好结果的唯一途径。…
翻译记忆库的演变：从静态到动态
在瞬息万变的本地化领域，我们使用的工具决定着效率和质量的高低。 翻译记忆库（TM）长期以来一直是翻译过程的基石，它提供了…
翻译中的Transformer技术：现代AI的基石
简介 Transformer技术的出现标志着人工智能翻译领域的一个关键时刻，从根本上重塑了可能性。 对于许多专业人士（如…
翻译 AI：视频本地化的变革
字幕翻译 AI 正在重塑媒体公司的全球内容分发方式。 虽然自动转写已司空见惯，但真正的挑战在于制作多语言字幕，不仅要准确…
翻译 AI 中的持续学习：自适应智能
在企业本地化中，静态翻译模型正在迅速过时。 这些通用系统难以跟上语言不断发展的步伐，导致质量下降、译后编辑量增加，最终导…
文档翻译 AI：保留格式化和含义
简介：超越文字——AI 翻译中文档完整性的挑战 在全球业务中，准确、快速地翻译文件是企业运营的核心需求。 随着公司的扩张…
多语种聊天机器人 AI：跨语言的自然对话
在当今互联互通的世界中，企业面临着一项关键挑战：如何跨越语言和文化的差异，与客户进行有效沟通。 传统聊天机器人往往无法胜…
基于大语言模型的翻译与传统机器翻译
了解传统机器翻译 要了解大型语言模型 (LLM) 所代表的转变，就必须了解其前身的演变。 传统机器翻译 (MT) 并非单…
人类与人工智能在翻译领域的共生：语言工作的未来
在当今的翻译行业中，人类专业知识与人工智能的融合预示着语言工作的新时代。 这种合作是真正的人智协同翻译共生，不仅仅是技术…
AI 翻译的未来：从机器学习到 Lara
简介 几十年来，人们一直致力于打造完美的机器翻译，以实现让所有人都能使用语言的使命。 如今，这一目标比以往任何时候都更加…