בלוקליזציה ארגונית, מודלים סטטיים לתרגום מתיישנים במהירות. מערכות גנריות אלה מתקשות לעמוד בקצב האבולוציה המתמדת של השפה, מה שמוביל לירידה באיכות, לעריכה-אחרי-העריכה מוגברת ובסופו של דבר, להחזר השקעה ירוד. חוסר היכולת להסתגל למינוח, סגנון והקשר ספציפיים לארגון מהווה מכשול משמעותי להשגת תרגומים איכותיים בקנה מידה גדול. כאן נכנס לתמונה למידה רציפה – גישה טרנספורמטיבית שמגדירה מחדש את הבינה המלאכותית (AI)…

במשך שנים, המרוץ בתחום הבינה המלאכותית נשלט על ידי פילוסופיה שמתמקדת במודלים: לבנות אלגוריתמים גדולים ומורכבים יותר. האמונה השלטת הייתה שמודל טוב יותר הוא הדרך היחידה להשגת תוצאות טובות יותר. בתחום התרגום, הדבר הוביל להתמקדות במערכי נתונים מאסיביים וגנריים שנועדו להזין מודלים גדולים יותר ויותר. עם זאת, התוצאות לעתים קרובות לא עמדו בציפיות, והפיקו תרגומים שהיו סבירים מבחינה טכנית אך…