全球制造业格局的不断变化促使越来越多的公司重新评估其商业战略。与此同时，在席卷整个行业的数字化转型的压力下，开

如今这种情况已经不常发生了，但我仍会时不时地在收件箱里发现一件正在成为过去的遗物的东西：一封翻译拙劣的垃圾邮件

理解定制机器翻译中的BLEU分数（2/3） 质量评估 测试机器翻译的想法很简单：你用源句子及其翻译创建一个训练

提高分数看起来像什么 调整训练集以促进机器翻译需要大量的试验和错误。起初，我们只期待几分的BLEU分数的提高，

当你访问其他国家时，你总能认出世界范围内流行的品牌。独特的风格、颜色、信息和字体告诉你，“嘿，你知道我是谁。”

谷歌DeepMind使用大语言模型破解了纯数学中一个著名的未解问题。2023年12月14日，在一篇发表在《自然

加州大学圣迭戈分校的Onkar Litake、Niraj Yagnik和Shreyas Labhsetwar在

在2023年6月发表的一篇论文中，詹姆斯·库克大学的Jasper Roe、新加坡南洋理工大学的Willy A.

2024年1月11日，MadCap Software宣布已收购学习内容管理系统（LCMS）平台Xyleme。交

在当今快节奏的科技世界，只有行业巨头才能主导全球市场的信念就像软盘一样过时了。随着全球互联和技术的进步，任何着

Pinterest Predicts是Pinterest今年最大的商业用户活动，是一份关于趋势的报告，一个首先

LLMs（大语言模型）已经帮助全球品牌向客户提供个性化体验，无论语言或背景如何（以破纪录的速度）。 由于Ope

        了解精确的数据标记是如何将混乱的原始数据转化为清晰数据，会显著影响机器学习模型的性能。 数据标

虽然我们现在拥有工具来收集大量的大型语言模型（LLM）训练数据，但人类的参与对于清洗、分析和标记数据至关重要，

多语言人工智能文本数据有助于创建更具包容性、在全球范围内适用、文化意识丰富且能够在多样语言环境中提供更佳性能的

在上篇文章中，主要讨论了全球化对制造业的影响及本地化管理的运营复杂性，本期将深入探讨制造领域本地化成功的三大关

目标和数据驱动，配有强大技术支持的本地化计划，可以加快制造企业的全球增长速度。 日前，制造业数字化转型正逐步推

生成式AI技术发展速度惊人，有望重塑翻译行业的框架。为此，翻译行业正面临转折点。生成式AI技术的革新，在译者中

世界濒危文字日起源于戴维·克里斯托（David Crystal）的一个建议，他是《剑桥语言百科全书》（The

Alpha Global Experts Inc. 推出了 《离职艺术掌握课程》（The Art of Off

神经机器翻译（NMT）是自动翻译领域的最新技术，但它仍然有其局限性，尤其是当它涉及到更复杂的语言时。我们将看看

 理想的翻译质量保证团队 当你想到一个理想的翻译质量保证团队时，你的脑海中可能会浮现出莎士比亚的多语言版本。可

  如何提高我的数据质量？ 如何通过增强数据可靠性、数据清洗和数据建模来提高数据质量，以推进您的数据

在一篇发表于2023年10月24日的研究论文，来自上海交通大学和腾讯人工智能实验室强调了单词级自动补全（WLA

为什么数据清洗和匿名化很重要？ 数据清洗和数据匿名化在训练ML（机器学习）模型中非常关键。原因如下。 数据清洗

我需要多少训练数据？ 这里有一些提示，关于你需要多少训练数据来训练你的机器学习（ML）模型。 您需要的训练数据

机器翻译，作为自然语言处理的一个重要方面，受众已经显著增加。然而，一个主要的挑战仍然存在：制作超越仅仅是充分的

一步步提升电子学习体验、捕捉品牌价值、吸引内部团队并将客户转化为忠实拥护者的指南。   2024年2月1日，纽

Project Stardust允许用户通过点击编辑图像中的元素。Project See Through删除照

全世界大约有5.72亿人以印地语为母语，这一庞大的数字意味着其他语言到印地语的翻译需求量正变得越来越大。作为印