本文研究了多语种机器翻译模型在噪声输入下的鲁棒性，发现新模型在处理噪声时优于传统模型。通过实验，提出了基于分布式鲁棒优化的学习目标，提升了多语言翻译效果，并展示了在社交媒体翻译中的应用。同时，研究探讨了数据增强和对抗训练对模型稳健性的影响。

本文研究了多语种机器翻译模型和大型语言模型在噪声输入下的稳健性，发现新模型在处理噪声时表现更佳。通过源文本校正技术和噪声条件器，提升了模型的纠错能力和鲁棒性。实验表明，使用大型语言模型可改善自动语音识别系统的转录准确性，但仍面临挑战。