本研究推出GIST数据集，涵盖2000至2023年间AI会议论文中的5000个术语，并提供多语言翻译。通过结合大型语言模型与人类专家，提升翻译的准确性，促进全球AI研究的包容与合作。

本研究提出括号术语翻译任务，以提升术语翻译准确性。通过生成数据集和知识蒸馏优化NMT模型，发现细调效果优于少量示例提示，特别是在目标语言模型的持续预训练中。