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AI前沿速览 | 全球人工智能动态每周精选【第一期】凯瑟琳·艾伦入选“推动语言行业的影响者”名单，其主要事迹包括创办SAFE-AI，监测和制定影响口译员福祉和扩大语言机会的立法。她还与Boostlingo的合作伙伴合作，利用该平台为口译员创建有针对性的培训资源。（全文请戳：https://linguaresources.com/?p=28499）
随着神经机器翻译（NMT）的质量不断提高，对许多翻译人员来说，译后机器翻译已经成为一种默认的工作方式。MultiTraiNMT由欧盟Erasmus+计划资助，是一个专门旨在开发、评估和传播开放存取材料和开源应用程序的项目，使用MutNMT可以无需编码学习机器翻译原理。（全文请戳：https://linguaresources.com/?p=28519）
Pangeanic推出定制大语言模型（LLMs）ECO Chat。ECO Chat代表了人工智能领域的重大进步，是一款面向法律、经济和医疗领域的多功能语言处理平台，旨在提升专业领域的翻译和知识管理效率。（全文请戳：https://linguaresources.com/?p=28419) 体验地址：https://llm.pangeanic.com/
Slator Pro指南《媒体本地化成英语》提供最新行业见解，为语言服务提供商、客户和投资者提供知情决策支持，帮助服务提供商和内容所有者有效地应对并利用当前对媒体本地化成英语需求的上升趋势。（全文请戳：https://linguaresources.com/?p=28416）
Tipalti与全球领先的云翻译和本地化管理软件提供商Phase协作，为本地化管理人员提供高效简化支付工作流程的工具，有效减少人工任务及失误，避免不合规问题耽误支付进程，可大幅提升译员满意度。（全文请戳：https://linguaresources.com/?p=28537)
谷歌与Welocalize合作测试其自适应翻译大语言模型解决方案。谷歌将针对特定翻译任务进行微调的生成式人工智能模型整合到他们的翻译API中，结果表明自适应翻译方法在准确性、流畅性、风格和遵守当地惯例方面优于传统方法。（原文请戳：https://linguaresources.com/?p=28509）
在SlatorPod第200期中，AJT总经理安雅·琼斯讨论了语言服务提供商（LSP）如何平衡企业利润与社会和环境责任。她关注大语言模型（LLMs）的伦理影响、版权问题以及环境足迹。安雅强调，在翻译方面，某些内容类型如营销文本和创译，仍需人工处理。（全文请戳：https://linguaresources.com/?p=28496)
全球本地化服务提供商和多市场推动者BLEND宣布收购以色列领先本地化服务提供商Manpower Language Solutions (MLS)，大大增强了两家公司在语言学、技术和客户服务方面的综合实力。（全文请戳：https://linguaresources.com/?p=28531)
MultiLingual Media 和CSA Research 与业内其他组织合作开展了2024年气候变化语言行业调查，旨在评估语言行业对环境可持续性的承诺，明确态度，并确定语言行业在促进企业可持续发展实践中的作用。（全文请戳：https://linguaresources.com/?p=28534)
2024年2月23日，第一个最突出的行业排名“Slator 2024语言服务提供商指数”刚刚发布，Acolad排名第九。该指数对世界上最大的翻译、本地化、口译和语言技术提供商进行了排名。（全文请戳https://linguaresources.com/?p=28554)
11 相比于以前，如今翻译公司变得越来越成熟，他们的主要目的大都是加强核心产品，即建立机器翻译引擎并将其访问权限作为某种额外的好处出售。Polyglot Technology推出的MT Decider产品帮助译者选择适合不同语言组合的机器翻译引擎。（全文请戳：https://linguaresources.com/?p=28514)
12 李克强总理参观了位于中国武汉的“传神语联网”总部。传神语联网是中国最大的语言服务提供商（LSP）传神旗下的一个基于云的翻译服务平台其业务分为两个板块——企业语言解决方案和传神语联网。（全文请戳：https://linguaresources.com/?p=28493)
质量保证（QA）是翻译工作流程的关键部分。要获得好的结果，需要对翻译质量的含义有深刻的理解。本文深入阐述了翻译质量保证的流程和挑战，强调现代翻译管理系统的优势。（全文请戳：https://linguaresources.com/?p=28591#how-do-translation-qa-tools-work)
14 本文深入介绍了德国机器翻译领先提供商DeepL，探讨了其工作原理、特性、竞争对手比较以及在专业翻译中的最佳实践。文章详细分析了DeepL的优势、特点，对其与谷歌翻译的比较进行了评估。总体而言，对于需要高度准确翻译的用户，DeepL可能是更好的选择。（全文请戳：https://linguaresources.com/?p=28588#deepl-vs-google-translate-which-is-better)
15 本文深入介绍了机器翻译词汇表的定义、重要性和使用方法，提供了实用的示例和最佳实践。文章明确指出词汇表对提升机器翻译准确性的关键作用，适合关注机器翻译领域的读者。（全文请戳：https://linguaresources.com/?p=28576）
16 2024年2月19日，OOONA宣布与英国手语广播信托基金（BSLBT）合作，标志着OOONA教育平台EDU上一项独特培训计划的开始，该计划是为BSLBT的听障字幕员群体量身定制的。（全文请戳：https://linguaresources.com/?p=28557)
Smartling在人工智能方面的集成包括人工智能驱动的人工翻译、神经机器翻译、自动化项目管理和动态工作流程、质量检查数据和分析、大语言模型后期编辑等。（全文请戳：https://linguaresources.com/?p=28619)
18 进行内容管理系统本地化的最佳做法包括制定战略、进行目标市场研究、建立内容优先级、记录项目时间表和所需的可交付成果、利用人工智能翻译等。（全文请戳：https://linguaresources.com/?p=28608)
19 微软与Mistral的新合作伙伴关系无疑将给人工智能业界带来巨大冲击，与此同时，越来越多公司选择停止开源他们的模型，人工智能模型的货币化令人担忧。（全文请戳：https://linguaresources.com/?p=28639)
ChatGPT的主要优势之一是它能够对用户查询生成高度个性化和上下文感知的响应。可以根据个人用户的需求和兴趣提供详细、相关的信息，而不是简单地提供问题的通用答案。它的另一个潜在优势是它能够改善互联网的用户体验。（全文请戳：https://linguaresources.com/?p=28603)
多语言文本数据是训练聊天机器人的基础，使其能够把握不同语言领域中语言知识、语义和上下文的细微差别。（全文请戳：https://linguaresources.com/?p=28680)
22 本文介绍了如何成功用聊天机器人将自己公司推向市场顶尖位置，包括打开页面直接选择语言设置，多做个性化、针对性、语言适应度高的回复，避免非文本错误。（全文请戳：https://linguaresources.com/?p=28675)
- END - 原文编辑：宫丹蕾 推文编辑：李丹 审核：朱华 陈佳艺 |
