- 主题:26.1最重要的功能是翻译引入了AI
翻译专业痛哭流涕……我们今年大量会议已经开始上A.I.同传了。
【 在 TimeAndRiver 的大作中提到: 】
: 现在翻译比以前快多了，而且也准确多了
: 全部升级开始使用
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你是通过iOS自带的“听写”功能，实现“ios在所有app中的那个语音转文字”吗？：）
【 在 TimeAndRiver 的大作中提到: 】
: 但是我发现这个翻译App仍然很挫，比豆包的翻译差距很大，估计翻译功能本身没有使用AI
: 但是通过翻译app进行语音录入的时候，语音转文字的准确率比以前高了很多，
: 这个应该是上了AI的，这个能力的提升让人舒服，比如我嘴巴上读出“iphone 15 pro max，ios26.1”这类词汇，能够非常准确的转成文字
: ...................
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库比蒂诺两个内部团队，PK一下：）
【 在 TimeAndRiver 的大作中提到: 】
: 是的
: 听写功能与翻译中的那个语音转文字感觉是两个体系下独自做的
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哈哈哈哈哈，十五年前基于CNN的翻译模型准确率被（当时）算力和架构封顶，He了人工翻译界一跳~
【 在 xueyandy 的大作中提到: 】
: 同传这种工作本来就应该交给AI来做
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我们当时用的讯飞，BAT也有各自不错的产品；不涉及高准确度的商务、法务，也没有基因工程、有机合成等专业性极强交流，都足够好用：）
【 在 fly5757 的大作中提到: 】
: 哪个AI翻译的好一些 谢谢
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侧端 + 云端混合计算，进入5G后网络带宽不再是瓶颈，这几年LLM也的确提速了。
【 在 jackalove 的大作中提到: 】
: 带ai应该是更慢啊，不应该更快
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FROM 183.143.78.*
新架构神经网络配合新芯片设计，计算速度可能的确超过原架构算法。
【 在 jackalove 的大作中提到: 】
: 即使是 纯本地翻译 vs 纯本地AI翻译，那也不可能更快啊
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我们团队今年6月项目换了架构，比去年10月同类项目快了至少一倍。
【 在 jackalove 的大作中提到: 】
: 也有可能吧
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FROM 221.224.145.*
除了相当古早且准确率完全不能打的检索匹配，其它翻译算法都可归类为基于神经网络的生成。
“蹦Token”的生成来自Transformer，Google早期翻译“生成”来自CNN。
模糊匹配（检索）翻译发展了一段时间，到一定准确率后继续提高所需算力远超现行架构。
【 在 jackalove 的大作中提到: 】
: 我理解现阶段 大模型都是蹦token的，怎么可能比本地的程序翻译程序快
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