合成语音的质量取决于用于训练该语音的数据粒度。 虽然原始音频量曾经是语音合成的主要指标，但现代神经文本转语音 (TTS)…

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。…

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…

“蛮力”扩展的时代正撞上收益递减的墙。 大语言模型 (LLM) 开发的早期阶段侧重于增加参数数量和摄取公共互联网的庞大范…

在 AI 翻译领域，对最大数据集的竞争已达到收益递减的地步。 机器学习的初期发展侧重于从开放网络中抓取尽可能多的双语文本…

AI 无需平行训练数据即可进行翻译的秘诀 几十年来，机器翻译的发展一直依赖于一种稀缺的单一资源：现代版的罗塞塔石碑。 为…