本文探讨了神经机器翻译中的偏差问题及其在域偏移和样本干扰下的脆弱性，提出最小贝叶斯风险解码（MBR）作为解决方案。研究表明，尽管存在长度和频率偏差，MBR能够提高模型的鲁棒性，适应样本干扰和域偏移。此外，提出了一种基于模型的MBR方法（MBMBR），在多个文本生成任务中表现优于传统MBR，并通过新算法提升了解码速度和翻译质量。