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投影屏幕上展示的是 Feed 板块中实时翻译的演示效果，界面上的中韩英法四种语言对话内容切换流畅。
统计机器翻译（SMT），这确实是2008年最顶级的翻译技术方案。
它的核心依赖庞大的语料库，通过统计模型分析句式和词性关系，生成最符合逻辑的翻译结果。
就像一位经验丰富但机械化的翻译员，会根据词频和固定搭配给出最常见的答案。
然而，这套系统的致命缺陷同样显而易见：“语境缺失。”
在面对俚语、文化词汇、甚至复杂句式时，SMT系统往往会出现理解偏差。
例如，当地道的韩语俚语“?? ??”（意为“慷慨大方”）被翻译成“手很大”，这个错误不仅容易引发误解，还会破坏用户体验。
陈宇的眉头微微皱起。
更严重的是，实时翻译需要高速处理和响应，而统计机器翻译本身计算量庞大，系统的负载压力会随着用户量激增而指数级增加。
“延迟、崩溃……不可避免。”
到时候，延迟、崩溃……不可避免。
他目光微微下移，心中开始构建解决方案的轮廓。
脑海中闪过一组更先进的技术方案——神经网络翻译模型（NMT）。
这套以深度学习为核心的模型，模拟人类大脑处理语言的方式，能够在语言翻译中引入语境分析，并逐步建立语义理解层级。
这就像是从机械化翻译员，变成了一位能听懂对话情境的语言专家。
但问题在于……
神经网络翻译模型是 Google 2016 年推出的。
以当前的技术水平和硬件性能，这项技术依然停留在实验室阶段，距离商用化还有五到六年的积累和突破。
不过……或许我可以让它提前面世。
陈宇敲了敲桌面，眼神从翻译页面收回。
没有打断郑昊哲的演示，而是在脑海中迅速规划下一步行动。
先简化模型，用更轻量化的算法来模拟NMT的部分功能……结合现有语料库，优化语境分析模块。
服务器扩容是短期内的首要任务，确保平台在高并发下稳定运行。
只要初期版本能够支撑运营，再通过用户数据训练逐步完善。
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