案例研究：Cisco Networking Academy 如何利用 AI 译后编辑加速多语言内容交付

在当今全球市场中，对快速、经济高效的多语言内容交付的需求达到了前所未有的高度。然而，对于许多组织而言，传统的翻译与本地化方法不仅造成了瓶颈，其高昂成本也让组织难以处理全部内容，最终导致大量待翻译内容积压。但如今，这一切已发生改变。

语言解决方案领域的领军企业 Lionbridge 与肩负社会使命的科技巨头 Cisco Systems 携手合作。在 Lionbridge 的支持下，Cisco Networking Academy（Cisco 的技术教育计划）采用了变革性的人工智能 (AI) 译后编辑技术，在内容交付的速度、规模与成本效益方面实现了新的突破。

Lionbridge 的自动化译后编辑解决方案是如何运作的？Cisco Networking Academy 取得了哪些成效？您的企业能否借助这种方法克服翻译难题？答案尽在我们的案例研究中。

Lionbridge 的解决方案有哪些卓越优势？

尽管机器翻译 (MT) 已成为广为人知的工具，但 Lionbridge 的翻译解决方案采用多层方法，并通过其 AI 优先型平台 Lionbridge Aurora AI™ 智能编排全球化内容的生命周期。

该解决方案采用尖端的神经网络机器翻译 (NMT) 引擎进行初始翻译，然后利用前沿的大型语言模型 (LLM) 对 NMT 输出进行译后编辑。该方案还整合了强大的语言资源（例如翻译记忆库 [TM]、词汇表和术语管理），并融入了不同层级的人工介入监督，最终形成兼具灵活性与可靠性的工作流程。

质量评估方案亦灵活多样，涵盖从无需人工后期编辑到全文人工后期编辑的全范围选择，同时提供多种中间层级方案；最终决策将根据内容属性、客户目标及预算情况确定。

AI 译后编辑存在哪些局限性？

虽然 AI 译后编辑是一项突破性技术，但它并不完美。对于资源稀缺的语言、文化细微差异及特定领域专业术语，即使最先进的模型也难以完全驾驭。此外，生成式 AI 可能会产生虚假或幻觉信息。因此，人工验证与持续的提示设计至关重要，既能克服这些不足，也能确保内容与所有受众产生共鸣。

Cisco 对 AI 译后编辑的使用体验有何看法？

在“AI 能否进行译后编辑？”的网络研讨会上，Cisco 的 GTS 项目经理分享了关于自动化译后编辑的见解。观看研讨会回放，了解更多详情。

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