本文探讨了利用多维质量指标（MQM）和大型语言模型（LLMs）进行机器翻译的后编辑，以提升翻译质量。研究表明，通过微调模型和使用外部反馈，可以显著改善翻译效果，减少人工修改时间，提高效率。实验结果显示，个性化的自动后编辑框架在多个评估指标上优于传统模型。