幫助企業(yè)構(gòu)建專屬語言知識(shí)底座
專業(yè)平行語料清洗對齊
數(shù)據(jù)定向采集與生成
構(gòu)建專屬行業(yè)專業(yè)語言模型
通過算法調(diào)整參數(shù)
智能翻譯流程與內(nèi)容生成
解決行業(yè)生產(chǎn)語言難題
賦能企業(yè)內(nèi)外工作流
根據(jù)業(yè)務(wù)場景因地制宜
四維評估體系構(gòu)建
針對業(yè)務(wù)場景優(yōu)化模型
用測試集驗(yàn)證性能
形成算法學(xué)習(xí) MLOps
在全球化浪潮與區(qū)域經(jīng)濟(jì)一體化深度交織的今天，跨語言溝通已從“輔助工具”升級為企業(yè)全球化布局的“戰(zhàn)略剛需”?？鐕髽I(yè)面臨的挑戰(zhàn)，正是這一趨勢下的典型縮影——高頻次的商務(wù)談判、技術(shù)協(xié)作、市場調(diào)研等場景中，通用翻譯模型在小語種處理中暴露的“精準(zhǔn)度欠佳”“專業(yè)術(shù)語誤譯”等問題，如何解決這些問題，成為企業(yè)管理制勝的關(guān)鍵。
