一周速览【0317-0323】｜翻译管理与大语言模型最新发展

一起回顾上周动态~
周一

DeepL通过下一代LLM模型和写作功能增强API能力，其下一代模型可提供更精准、高质量的翻译，写作API则提供语法建议、拼写校正等高级写作工具。这些功能使企业能更高效地进行语言相关工作，且DeepL API支持多种语言，专享用户享有企业级安全保障。

周二

谷歌和Unbabel推出WMT24++，将AI翻译基准从9种扩展到55种语言，涵盖文学、新闻、社交和语音四大领域。研究发现大型语言模型（LLMs）在这些语言上的翻译表现优于传统机器翻译系统，但自动评估指标存在局限，研究人员强调人类评估对于准确衡量翻译质量和理解LLMs局限性依然关键。

周三

云翻译平台Crowdin提供翻译管理和协作的云端解决方案。企业版支持自动化工作流、多种文件类型和多语言批量翻译，有翻译记忆库、机器翻译和AI辅助功能。但配置有技术门槛，机器翻译结果或需人工校对，大团队管理需更细致权限分配。

周四

Manus是武汉初创公司“蝴蝶效应”开发的通用智能体，整合多个AI模型及独立操作智能体，可自主处理多任务。尽管科技界人士纷纷称赞，但目前仅有不到1%的等待名单用户获得邀请码。测试中，Manus在整理记者名单和搜索房源两项任务中表现出色，能根据反馈改进结果，输出可编辑分享的文件，但在处理付费墙文章时遇阻。此外，Manus存在频繁崩溃、系统卡顿、处理长文本易出错等问题，其故障率高于ChatGPT DeepResearch，不过单任务成本仅为DeepResearch的十分之一。若优化服务器，有望成为高性价比的AI工具。

周五

Welo Data发布新研究，建立多语言框架评估大语言模型因果推理能力，发现模型在处理因果关系时存在显著差距，尤其在语言类型多样的情况下。研究强调了改进模型训练方法的必要性，特别是在多语言和复杂推理任务中。该研究旨在推动AI研发进展，帮助开发者提升多语言AI模型性能。
周六

Tradutor是首个针对欧洲葡萄牙语的开源AI翻译模型，由多所高校和研究机构联合开发。它旨在解决现有翻译模型对欧洲葡萄牙语支持不足的问题，通过构建大规模平行语料库对开源大语言模型进行微调，初步测试性能优于许多现有开源系统，接近部分顶尖闭源模型。该模型的开源将推动面向特定语言变体的机器翻译研究，促进AI系统语言包容性。

周日

大英图书馆与卡塔尔基金会合作的项目（BLQFP）在翻译海湾历史档案时，面临殖民语境下术语的伦理和实践问题。为此，他们制定了尽职尽责的双语描述（CBD）指南，将术语分为四个级别，并提供处理建议。例如，对“fallāḥ”等复杂术语，通过添加引号、提供语境或纳入双语词汇表来处理，旨在与殖民语言保持距离，鼓励用户批判性看待记录。CBD仍在不断发展，为多语种标准制定提供参考。

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