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AI前沿速览 | 人工智能语言服务时代的人类译员能做什么?


1、6个软件本地化服务,助力拓宽全球市场


六个可实现软件本地化的平台分别为smartling, smartcat, Ulatus, Localize Lab, BLEND(可提供语音翻译服务),LILT,六个软件各有自身特色服务。(全文链接:https://linguaresources.com/?p=30660

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2、如何成为一名医学翻译,我希望我已经遵循了这些建议


对于医学翻译人员,本文提供了几条宝贵建议,分别是使自己的翻译更加专业化、学习该领域的知识、研究人们在医疗领域的交流内容以及人们在医疗环境中如何沟通以及为什么。(全文链接:https://linguaresources.com/?p=30840

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3、人工智能手语公司Signapse获240万美元种子轮融资


Signapse AI英国生成式人工智能手语翻译初创公司于202459日宣布,该公司已于202445日完成了一轮约240万美元的种子轮融资,计划利用生成式AI手语翻译提升聋人无障碍性。(全文链接:https://linguaresources.com/?p=30790

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4、如何提高大型语言模型的译后编辑能力


马里兰大学的研究者证明,用外部质量反馈指导大型语言模型可以提高机器翻译译后编辑的能力。(全文链接:https://linguaresources.com/?p=30607

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5、什么是人工智能指令工程服务


指令工程可以帮助公司使用大语言模型可靠地生成准确、高质量的内容,并且没有偏见或冒犯性的想法或图像。Lionbridge最近开展了一个试点项目将人工智能指令工程服务用于帮助客户,即人工智能指令工程。(全文链接:https://linguaresources.com/?p=30848

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6、什么是语境分析,为什么它很重要?


语境分析使企业能够了解可能影响其运营和绩效的外部因素,为此企业需要了解与之监控的短语相关的用词;Brand24现在可以发现与受监控短语一起出现的最流行词语的情感。(全文链接:https://linguaresources.com/?p=30797

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7、双语实习生通过秘密购物者计划评估纽约市的语言服务


202452日,纽约市市长办公室发布了其语言接入秘密购物者计划的数据集,秘密购物者们计划评估语言服务,提供数据以改进服务。(全文链接:https://linguaresources.com/?p=30784

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8、探索人工智能语言服务时代人类的角色


随着生成式人工智能时代的到来,人类在语言服务行业的角色发生了很大变化,包括在质量评估、社会影响分析以及集成和可扩展效率等方面,人类的职责正在变得越来越有创造性和挑战性,不仅需要有独特的洞察力,还需要有分析能力。(全文链接:https://linguaresources.com/?p=30843

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9、提供实际可行的人工智能解决方案


SmartlingLanguageAI™平台正在彻底改变全球数字内容的翻译和本地化,其使命是通过使用技术降低成本和周转时间,同时保持翻译质量。(全文链接:https://linguaresources.com/?p=30814

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10、用语言推动全球数字化转型


沃尔沃汽车与AvanadeLionbridge等经验丰富的数字化转型提供商合作以确保在本地上下文中对搜索进行优化。根据这项搜索引擎优化研究,他们可以决定如何最好地为每个市场本地化内容,还可以设定内容的基调,并可以跨市场标准化这些决策,以不同的语言创建一个有凝聚力的品牌声音。(全文链接:https://linguaresources.com/?p=30854

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11、自ChatGPT以来最大的OpenAI发布中的实时语音翻译明星


OpenAI将其大型语言模型的最新版本描述为“迈向更加自然的人机交互的一步”,引用了一系列新的或改进的功能,如对话中类似人类的响应时间和通过面部表情解释情绪。(全文链接:https://linguaresources.com/?p=30813

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12、总部位于香港的语言人工智能公司Fano Labs完成B轮融资


Fano Labs完成B轮融资,计划扩展亚太市场并增加多种语言支持,新的语音引擎可以自动检测所使用的语言,并区分任何对话中的所有说话者。(全文链接:https://linguaresources.com/?p=30793

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13、ChatGPT免费版本最新大升级


OpenAI首席技术官米拉·穆拉蒂表示,GPT-4o带来了GPT-4级别的智能,向免费用户开放,比2023年末发布的GPT-4 Turbo快两倍,便宜50%,它将提供50种语言版本,并且还将加入API,以便开发人员可以开始使用它进行构建。(全文链接:https://linguaresources.com/?p=30820

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14、IQVIA将内部语言部门更名为Linguamatics


Linguamatics部门转型,利用AI技术提供医疗语言服务;CRO趋向内部化语言服务以提高效率与数据安全。(全文链接:https://linguaresources.com/?p=30778

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15、Slator 2024年语言产业市场报告--语言人工智能版


Slator发布了其2024年语言服务行业的报告,该报告主要针对人工智能板块。文中介绍了该报告的大致内容及获取方式。(全文链接:https://linguaresources.com/?p=30787

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16、Anthropic的新研究揭示了人工智能的“黑匣子”


Anthropic新发表的一篇论文旨在解释为什么其人工智能聊天机器人Claude选择生成关于某些主题的内容。(全文链接:https://linguaresources.com/?p=30869

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17、OpenAI将不再使用ChatGPT斯嘉丽·约翰逊式的声音报道


OpenAI将不再使用ChatGPT-4o的斯嘉丽·约翰逊(Scarlett Johansson)式的声音,计划在未来几周内为ChatGPT Plus用户提供一种新的GPT-4o语音模式。(全文链接:https://linguaresources.com/?p=30863

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18、机器学习vs深度学习:有什么区别?


机器学习、深度学习是什么,以及它们如何为自动化的发展做出贡献。机器学习和深度学习像任何其他工具一样,人工智能对世界的影响是好是坏很大程度上取决于谁在使用它。(全文链接:https://linguaresources.com/?p=30866

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19、本地化再定义


本地化行业正在从生产末期的本地化转向语言运营贯穿全过程。TMS不仅是项目邮件系统,更是连接组织内所有语言业务的系统。随着AI的各种形式,如机器学习、机器翻译等嵌入本地化的各个方面,自动化管理应成为默认方案。(全文链接:https://linguaresources.com/?p=30726

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20、当AI犯错时,谁该负责?


人工智能中的问责制是复杂的,潜在的失误潜伏在每个转折点。凭借稳健的监管、透明的实践以及对持续学习和适应的承诺,我们可以穿越这个迷宫,确保当人工智能陷入困境时,负责任的各方被追究责任。(全文链接:https://linguaresources.com/?p=30678

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特别说明:本文仅供学习交流,如有不妥欢迎后台联系小编。


原创作者:王雅洁

推文编辑:李丹

审核:朱华  陈佳艺


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