视频会议中的实时翻译技术正在迅速进步,虽然支持多种语言,但仍面临准确性不足和文化细节缺失的问题。Zoom、Teams和Google Meet等平台正在整合AI翻译功能,未来的翻译工具将更加关注情感和文化理解。然而,在关键对话中,人工翻译仍然不可或缺。
通过研究生成式大型语言模型在机器翻译中的性能,发现多语言模型在人工翻译输出方面表现类似人类水平。针对流行的语言模型作为机器翻译工具的错误和限制进行分类和提出设计提示进行上下文学习的方法。旨在促进生成式大型语言模型在机器翻译中的进步。
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