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OPUS-MT
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离线语音翻译系统可在边缘设备上自我校正
研究人员开发了一个离线语音到语音的翻译系统，该系统可以在Jetson Nano边缘设备上运行，并在无需重新训练的情况下自行校正翻译。该系统利用了Whisper-tiny ASR模型和OPUS-MT翻译器，并使用多语言BERT模型作为质量评估门控来触发二次校正。在英-西班牙语翻译上的实验表明，最小贝叶斯风险解码显著提高了翻译质量，而质量评估模型作为门控比作为排序器更有效，从而节省了内存。
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GemTranslate 提供 LibreTranslate 的 Google 翻译替代方案
一款名为 GemTranslate 的新翻译工具已被开发出来，作为 LibreTranslate 的直接替代品。它镜像了 LibreTranslate 的 API，但使用 Google 的 TranslateGemma 模型而不是 OPUS-MT。该工具旨在轻松集成到依赖 LibreTranslate 的现有系统中。
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评估了本地大语言模型在不同提示下的机器翻译效果
一篇新的arXiv论文探讨了提示设计和示范选择如何影响本地大语言模型（LLMs）的机器翻译能力。该研究评估了Llama3.2 3B、mistral:latest和Qwen2.5:14b等模型在英语和九种欧盟语言之间的翻译能力，并与OPUS-MT和NLLB-200等专业机器翻译系统进行了比较。研究结果表明，虽然专用机器翻译系统通常表现更好，但少样本提示可以使一些LLMs受益，并且嵌入相似性检索用于示范可以带来适度的优势。研究还强调了在L…