字节大模型同传智能体，一出手就是媲美人类的同声传译水平
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内容提要
字节跳动的研究人员推出了端到端同声传译智能体CLASI，效果接近专业人工水平。CLASI采用了端到端架构，具备获取外部知识的能力。在人工评测中，CLASI超过商业系统和开源SOTA系统，甚至达到或超过人类同传水平。研究人员还引入了多模态检索增强生成过程，提高了翻译质量。
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关键要点
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字节跳动推出了端到端同声传译智能体CLASI，效果接近专业人工水平。
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CLASI采用端到端架构，避免了传统级联模型中的错误传播问题。
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CLASI具备从外部获取知识的能力，提升了翻译质量。
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在人工评测中，CLASI超过了商业系统和开源SOTA系统，达到或超过人类同传水平。
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CLASI的系统架构基于大语言模型，能够灵活调整处理策略，确保翻译的准确性和连贯性。
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研究人员引入了多模态检索增强生成过程，提高了翻译质量。
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CLASI在中英、英中翻译中表现优异，人工评测有效信息占比超过78%。
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研究人员与专业同传译员合作，制定了新的人工评估策略“有效信息占比”(VIP)。
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延伸问答
CLASI同声传译智能体的主要特点是什么？
CLASI采用端到端架构，避免了传统模型中的错误传播，具备从外部获取知识的能力，翻译效果接近专业人工水平。
CLASI在翻译质量上与其他系统相比如何？
在人工评测中，CLASI显著超过了商业系统和开源SOTA系统，达到或超过了人类同传水平。
CLASI如何提高翻译的准确性和连贯性？
CLASI通过大语言模型自主控制翻译流程，灵活调整处理策略，确保信息传递的准确性和连贯性。
CLASI的评估标准是什么？
研究人员制定了新的人工评估策略“有效信息占比”(VIP)，用于评估翻译的准确性。
CLASI在中英翻译中的表现如何？
CLASI在中英、英中翻译中表现优异，人工评测有效信息占比超过78%。
CLASI的系统架构是怎样的？
CLASI基于大语言模型的架构，将同声传译定义为一系列简单且协调的操作，确保高效的实时翻译。
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