AI前沿速览 | 全球人工智能动态每周精选【第二期】

亚马逊的转录工具Amazon Transcribe推出新基础模型，用于自动语音识别（ASR），提高20-50%的准确性，支持100多种语言，改善可读性和标点。然而，ASR工具存在一些限制，复杂音频需人工处理。（全文请戳：https://linguaresources.com/?p=28755）

美国世嘉裁员，计划外包本地化和QA工作。游戏业裁员潮持续，电子艺术、微软和索尼PlayStation也裁员。加州美国世嘉裁员61名临时工，经工会谈判，部分转为全职。工会努力增加岗位和提供遣散费，但担忧影响工作条件和游戏质量。美国世嘉计划依靠内部人才并外包部分工作，可能导致沟通不畅和影响游戏质量。（全文请戳：https://linguaresources.com/?p=28781）

零售商在假期准备网站优化时常忽略本地化，它是建立全球受众连接、提升信任、改善SEO及文化敏感性的关键。利用工具、关注关键区域和监控表现，能使节日销售成功。(全文请戳：https://linguaresources.com/?p=28729）

Mother Tongue成立了专门的人工智能部门，帮助全球品牌改进其面向全球消费者的GenAI模型，Mother Tongue人工智能产品可以高度适应客户的特定产品和要求，未来有望充分发挥人工只能的力量和潜力。（全文请戳：https://linguaresources.com/?p=29119）

人工智能语音翻译未来将有可能打破语言障碍，将各语言的人聚集在一起。但是，人工智能目前还存在一些弊端，但如果运用得当，人工智能可以成为人类文明的一股有益力量。为了确保这一点，对这项技术保持开放和透明至关重要。（全文请戳：https://linguaresources.com/?p=28721）

意图识别模型可以帮助标记和分类海量的文本数据。使用机器学习和自然语言处理将文本数据和表达与给定的意图相关联。此外，意图识别还可用于销售对话、客户支持等。（全文请戳：https://linguaresources.com/?p=28743）

网页抓取是利用网络上提供的大量多语言数据生成平行数据的一种常见方式；一种流行和有效的工具是Scrapy，可部署在Python中，以及Selenium WebDriver，它可以用Java、Python和其他一些编程语言实现。（全文请戳：https://linguaresources.com/?p=28740）

Green Terp宣布推出音频增强功能GT Enhancer，旨在提升同声传译体验，解决经常干扰口译过程的常见障碍，显著提高口译员的表现，是远程口译必备功能。（全文请戳：https://linguaresources.com/?p=28812）

情感分析是自然语言处理的流行子领域，主要用于通过监控社交或公共数据来了解客户满意度、社会受欢迎程度以及公众对产品的反馈；社交媒体、客户服务和市场研究是情感分析的最常见用例。(全文请戳：https://linguaresources.com/?p=28746）

TransPerfect的GlobalLink NEXT会议探讨了生成式AI对内容创作影响和服务多元文化社区的重要性，突出了安全高效技术和定制内容策略。（全文请戳：https://linguaresources.com/?p=28712）

TransPerfect在2023年取得了显著的成长，并积极应用生成式人工智能（GenAI）改善翻译效率、数字营销及客户支持，通过定制化和多模态技术增强本地化服务。（全文请戳：https://linguaresources.com/?p=28734）

美国联邦通信委员会（FCC）正考虑将电视和广播紧急警报扩展至13种非英语常用语言，以确保所有观众都能接收警报。FCC估计，扩展多语言紧急警报的劳动力成本为1200万美元，将由广播业承担。（全文请戳：https://linguaresources.com/?p=28772）

Meta推出Massively Multilingual Speech项目，支持1,100多种语言，引起争议。Whisper被广泛应用，AI Media、HappyScribe和Zapier已整合。（全文请戳：https://linguaresources.com/?p=28752）

Oxford Languages与美国科技公司WellSaid Labs合作，开发新的Respelling系统，有助于解决人工智能语音生成复杂问题，让其更接近人类水平。（全文请戳：https://linguaresources.com/?p=28799）

阿里巴巴推出Qwen-Audio，基于Qwen-7B语言模型，具备强大音频处理能力，支持多语言转录，与竞争对手如Google和OpenAI竞争激烈。（全文请戳：https://linguaresources.com/?p=28749）

GenTranslate是一种用于翻译任务的新颖生成范式，它利用大语言模型（LLMs）通过生成不同的翻译丰富信息，产生更好的结果。GenTranslate改进了翻译任务中传统的波束搜索解码和top-1假设选择。通过使用大语言模型，它考虑不同的翻译候选（N个最佳假设）来生成高质量的翻译。（全文请戳：https://linguaresources.com/?p=28776）

《网站全球化报告》（The Web Globalization Report Card）作者约翰·云克（John Yunker）接受Multilingual采访，回答了诸如报告灵感、排名依据、网站全球化发展趋势及预测等读者关心的问题。（全文请戳：https://linguaresources.com/?p=28806）

一些常见的翻译挑战包括语言结构、习语和表达、复合词、缺少匹配术语、双语动词、多重含义、讽刺等。（全文请戳：https://linguaresources.com/?p=28835）

2024年3月4日-语言和内容解决方案先驱Acolad重申其致力于为全球组织和商业部门彻底改变国际通信格局，这一大胆举措凸显了其根基和全球领导地位。（全文请戳：https://linguaresources.com/?p=28829）

通过整理好源文本、邀请译者加入工作流、努力为译者实现正确翻译奠定基础等操作，减少审校的工作量。（全文请戳：https://linguaresources.com/?p=28838）

通过使内容移动自动化、让员工选择工作流程、使供应商保持中立、做决定时以数据为基准等措施，制定可发展的翻译策略。（全文请戳：https://linguaresources.com/?p=28841）

Transformer模型等高级架构使用注意力机制，通过注意力机制让解码器同时关注编码器输入序列的不同部分，计算对齐分数和权重，以准确预测下文并输出高质量译文。（全文请戳：https://linguaresources.com/?p=28454）

本地化行业中，充分利用GenAI及LLM，可简化翻译过程，优化数字营销工作，提高客户支持效率，加大企业的国际竞争力，改变企业的运营方式。（全文请戳：https://linguaresources.com/?p=28463）

数据可视化的未来是一个动态和不断发展的领域，由技术进步、不断变化的用户期望以及对数据驱动的洞察力不断增长的需求推动。数据可视化将继续发展成为沟通和决策的强大工具，塑造我们与数据交互的方式，并在数据驱动的世界中做出明智的选择。（全文请戳：https://linguaresources.com/?p=28873）

2024年的重要的变化是专业化的兴起。像ChatGPT这样的OpenAI工具及人工智能的影响使得数据科学工作更高效和自动化。（全文请戳：https://linguaresources.com/?p=28878）

Anthropic发布的三个模型——Opus，Sonnet和Haiku性能直逼OpenAI和谷歌最先进的模型，人工智能界的发展经历巨大变革，让我们期待GPT-5将如何应对Claude 3。（全文请戳：https://linguaresources.com/?p=28909）

Trados的在线编辑器中推出了本地语音功能，这对视力受损的用户来说可以用更有效的方式浏览编辑器，而且对任何喜欢使用语音功能而不是打字的用户来说也是如此。这项新功能现在可以在所有Chromium浏览器中使用，如Chrome、Edge和Safari。（全文请戳：https://linguaresources.com/?p=28944）

整合人工智能驱动技术促进远程试验，允许用户进行虚拟评价，使得临床试验更加关注更广泛、更多样化的群体。（全文请戳：https://linguaresources.com/?p=28912）

贝尼纳托认为人工智能不是人工翻译的完全替代品，亟需人类的专业知识来验证和确保人工智能生成的译文的准确性。作为该论点的平台——本地化炉边谈话，是一个行业专家和思想领袖讨论本地化、翻译和全球业务关键话题的平台，为该领域的专业人士提供了宝贵观点。（全文请戳：https://linguaresources.com/?p=28948）