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通过Chrome的 沉浸式翻译 插件，用OpenAI通用接口调用本地的Ollma上的模型，实现本地的大模型翻译文献。官方文档指导的Ollama的配置：一定要配置环境变量，否则会出现【403报错】
LLM Agent 中模型自我反省通常指的是模型对自身输出或行为的评估和调整过程。
1、tool description 非常重要，没有写好description，agent无法理解在什么情况下应该调用该tool2、输入参数的 description 非常重要，想要LLM生成给定格式的输入参数，可以给一些few shot样例3、agent本质还是prompt工程，极大程度上依赖于LLM的参数量。小模型无法理解prompt，无法生成给定格式的输入参数，导致tool函数不能被正常调用
通过使用 LLM 作为翻译引擎的核心，该系统具有高度可控性。
机器翻译技术的演进史，本质是人类对语言认知的数字化探索。从基于短语的统计模型到基于自注意力的Transformer，每一次突破都推动着机器对语言理解的深入。然而，当前系统仍无法真正理解"语言之魂"——那些蕴含在文化背景、社会习俗中的微妙语义。未来的突破或将来自神经符号系统的结合，让机器既能把握统计规律，又能理解符号逻辑，最终实现真正的跨语言智能。参考文献声明：本文实验数据来自公开论文，代码示例仅用
载开源（电子书，PDF 翻译）支持所有电子书格式的多语言电子书处理工具。具有在线和离线翻译功能，同时保留原始布局。与扫描的 PDF 和数字 PDF 兼容。优雅的用户界面。性能最高的开源布局保留电子书翻译器。llms 已被添加为首选的翻译 API，建议使用 Doubao 、 Qwen 、 deepseek v3 、 gpt4-o-mini。可以通过填充 PDF 文件中的白色区域来解决色彩空间错误。
作为中文学术论文写作优化助手，您的任务是改进所提供文本的拼写、语法、清度、简洁性和整体可读性同时分解长句，减少重复，并提供改进建议。请分析以下文本中每个段落中句子之间的逻辑性和连贯性，指出句子之间的流畅性或关联性有哪些地方可以改进，并提出具体建议，以提高内容的整体质量和可读性。请只提供改进后的文本，然后用中文列出改进之处。:我的文章题目是基于[具体研究内容]，请你对最近3年与该主题相关的200篇顶
FisherAI 是一款强大的 Chrome开源插件，专注于提升您的网页浏览和学习体验。支持多种顶级 AI 模型，包括 GPT、Azure、Gemini、Deepseek、Mistral、Groq、Yi、Moonshot 等。一款为提高学习效率而设计的Chrome插件，通过一键操作，支持网页及视频自动摘要、翻译、多轮对话等功能。
是智谱 AI 和KEG 实验室联合发布的对话预训练模型。
近日，字节跳动旗下豆包火山引擎正式上线，向开发者开放高达375万Tokens的免费额度。该服务不仅有效缓解了DeepSeek官方“服务器繁忙，请稍后再试。”，更通过多模态优化显著提升AI翻译、编程辅助及智能对话三大场景的生成质量。本文将详解注册部署流程与典型应用方案。
MLA、MoE、MTP 三者结合，使 DeepSeek 既具备超⼤模型容量（因 MoE 稀疏扩张）和⾼训练效率（因 MLA、MTP ），⼜能在⻓序列或复杂推理中保持性能不衰减。不过趁着DeepSeek这个热度，不同的厂商有着不同的考量：有人卷模型上架，算力适配，主卖铲子；这套全栈式创新为 DeepSeek‐R1、V3 等系列模型的成功提供了坚实⽀撑，使其在与 GPT-4 等巨型闭源模型的竞争中，依
video-subtitle-master是这个是VideoSubtitleGenerator命令行工具的界面开源程序，并增加了很多功能，如批量为视频或者音频生成字幕，并可批量将字幕翻译成其它语言。这是一个客户端工具, 跨平台支持 mac 和 windows 系统, 支持百度，火山，deeplx, openai, deepseek, ollama 等多个翻译服务。
本项目是一个使用 Flask 框架和 Google Gemini GenAI 模型构建的 Web API 服务，用于将日文unity游戏文本翻译成简体中文。
本项目通过调用腾讯的DeepSeek V3 API，实现Unity游戏中日文文本的自动翻译。确保已安装以下软件和库：安装必要的Python库：代码如下：3. 配置API克隆本项目后，修改deepseekv3.py中的配置部分：4. 自定义API配置如果使用其他云厂商的API和模型，请修改以下配置：启动项目1. 启动Python脚本确保Python脚本成功启动，命令行应显示：2. 配置XUnity.
随着AI开源项目DeepSeek团队的重大突破，人工智能领域迎来了新的技术飞跃。DeepSeek是一个结合了自然语言处理、图像识别和大数据分析的智能搜索引擎。它的创新之处在于通过深度学习技术，能够提供更为精准和个性化的搜索体验。由于deepseek这段时间过于火爆，导致官网模型回复问题的速度十分缓慢，而本地部署deepseek模型可以很好的解决这个问题，下面是我最近的使用经验，希望能够帮助到你！对
值得一提的是，传神语联自研的任度大模型在本次赛事中发挥了重要作用。经过专业人工评测，传神语联IOL研究院团队凭借自研的任度大模型，在捷克语→乌克兰语、日语→中文、英语→中文等11个高难度语言翻译方向上，一举斩获其中10个语言对翻译评测的冠军，成为开放系统类别里唯一包揽10项语言对（LP）冠军的杰出团队，超越了Unbabel、Llama 70B等知名大模型。此外，团队充分发挥大模型基座网络的强泛化能
你还在这样手动输入参考文献吗？以前总觉的是最后一次写论文了，不想学什么文献管理，也不想学自动插入参考文献。写毕业论文的时候，就像这样，手动一个一个的添加文献。好不容易添加完了，发现参考文献的顺序不对，然后又一个一个的修改顺序。参考文献50多个，愣是一个一个的改完了。直到发现这个好用的工具，才发现，插入参考文献可以如此 Easy![文件调大，可在gzh相应文章中查看]如图，增加和修改参考文献变的很简
作者在Mean-Teacher的基础上，提出不确定性自感知模型（Uncertainty-Aware Self-ensembling Model），将图像加上不同的随机噪声多次输入教师网络中，对输出计算平均概率和不确定度，设计阈值过滤不确定的区域，得到更有意义更可靠的预测结果，然后再去指导学生网络。通俗的理解，以二分类为例（随机变量X要么是A类，要么是B类，非黑即白），如果X是A类的概率很小或者很大
Google's Neural Machine Translation System: Bridging the Gap between Human and Machine Translation1. 论文地址：1. 论文地址：https://arxiv.org/abs/1609.08144发表时间：2016被引用量：2345（注意不是百度学术查到的，百度学术非常不准，这个数据是从谷歌学...
机器翻译的数据集是由源语言和目标语言的文本序列对组成的，因此需要一种完全不同的方法来预处理机器翻译数据集， 而不是复用语言模型的预处理程序。首先，下载一个由Tatoeba项目的双语句子对组成的“英－法”数据集，数据集中的每一行都是制表符分隔的文本序列对，序列对由英文文本序列和翻译后的法语文本序列组成。注意每个文本序列可以是一个句子，也可以是包含多个句子的一个段落。在将英语翻译成法语的机器翻译问题中
机器学习&&深度学习——transformer（机器翻译的再实现）
是指将一段文本从一种语言自动翻译到另一种语言。因为一段文本序列在不同语言中的长度不一定相同，所以我们使用机器翻译为例来介绍编码器—解码器和注意力机制的应用。
毕业设计——基于PyQT+FaceNet卷积神经网络实现的学生人脸识别考勤系统
前段时间在做视频语音识别生成多语种字幕时，使用了百度翻译通用翻译api进行翻译。百度翻译平台经过个人认证之后，每月有200万字符的免费翻译额度。还是比较舒服的。百度翻译开放平台是百度翻译面向广大开发者提供开放服务的平台。服务涵盖：通用翻译API、定制化翻译API、语音翻译SDK、拍照翻译SDK等。百度翻译平台地址百度通用翻译API支持28种语言实时互译，覆盖中、英、日、韩、西、法、泰、阿、俄、葡、
搜到找的解决办法基本是换有道翻译，但是有道翻译不能实现注释合并翻译，后来根据错误提示信息发现是插件所指向的google翻译地址错误导致。安装翻译插件后悬停等待翻译时给出如下错误内容。重启vscode就好了。希望可以帮到你 ^_^
注意力模型直观理解 (Attention Model Intuition)在本周大部分时间中，你都在使用这个编码解码的构架（a Encoder-Decoder architecture）来完成机器翻译。当你使用RNN读一个句子，于是另一个会输出一个句子。我们要对其做一些改变，称为注意力模型（the Attention Model），并且这会使它工作得更好。注意力模型或者说注意力这种思想（The a
目前，腾讯云机器翻译支持包括中文、英文、日文、韩文等多种语言的文本互译，并且提供了包括文本翻译、语种检测、图片翻译、语音翻译和批量文本翻译在内的多种接。API 3.0版本的接口文档更加规范和全面，统一了参数风格和公共错误码，以及SDK/CLI版本与API文档的一致性。对于需要大量文本翻译服务的用户，腾讯云提供了免费额度，每月提供5百万字符的免费文本翻译额度。提供了一个强大且灵活的平台，支持多种语言
python调用有道翻译API进行翻译
num_decoder_tokens同样可以在训练的时候获取到（至于不知道怎么来的，可以看这个系列文章的第一、二篇），我这边得到的num_decoder_tokens是849，当然实际上这个模型的 input_2：[unk__55,unk__56,849]已经给了num_decoder_tokens，我们只需要把unk__55,unk__56都改为1就可以了，即[1,1,849]，那么对onnx进
利用本地化大模型，打造一个快速准确的针对于Office文件的翻译工具。
我们实现了一个商业企业级系统，用于提供容错虚拟机，该系统基于通过另一台服务器上的备份虚拟机复制主虚拟机(VM)执行的方法。 我们在VMware vSphere 4.0中设计了一个完整的系统，该系统易于使用，运行在普通服务器上，通常实际应用程序的性能降低不到10%。 此外，对于几个实际应用程序，保持主VM和辅助VM同步执行所需的数据带宽小于20 Mbit/s，这允许在更长的距离上实现容错。 一个易于
Cumulative Update 9 for Trados Studio 2021 SR2 (Build 16.2.9.9198, released on 15 December 2021)下载地址:https://downloadcentercdn.sdl.com/TP/Trados/T2021/CUs/SR2_CU9/TradosStudio2021_SR2_CU9_9198.zipCumu
SDL Trados Studio 的 Google TW 翻译插件使用说明这套工具主要是靠插件把原文发送给服务端，服务端转发到Google翻译网站(https://translate.google.cn/)后，抓取页面的翻译结果传送回翻译软件。准备环境：Windows 10 x64SDL Trados Studio 2019火狐浏览器Java 运行环境下载地址:火狐浏览器: http://www
最近 SDL Trados 2021 版本已经发布，我来简单体验一下：首先安装.NET Framework推荐最新版4.8，这个版本也是支持Win7的https://dotnet.microsoft.com/download/dotnet-framework/net48直接链接https://download.visualstudio.microsoft.com/download/pr/01412
翻译是将一个语言的文本转化为另一个语言文本的任务。翻译任务的一个比较经典的数据集是WMT English to German dataset，将英语作为输入，对应德语作为输出（自己用的时候也可以反过来）。使用pipeline可以使用如下代码快速实现：from transformers import pipelinetranslator = pipeline("translation_en_to_d
主要记录源码中解决文本生成中词组重复出现的问题，代码中有具体操作解析。class RepetitionPenaltyLogitsProcessor(LogitsProcessor):r""":class:`transformers.LogitsProcessor` enforcing an exponential penalty on repeated sequences.Args:repetit
Transformers 库是一个开源的NPL库，提供了许多预训练的模型，如BERT、GPT等，以及用于文本分类、序列标注、文本生成等任务的工具和API。它使用了自注意力（self-attention）机制和编码器-解码器（encoder-decoder）结构，基于三个最流行的深度学习库PyTorch、TensorFlow 和 JAX构建，在许多NLP任务上取得了很好的性能。待补充。
在大型语言模型（LLM）领域，模型参数规模与性能之间一直存在着密切的联系。近年来，虽然参数规模不断攀升，但随之而来的训练成本和推理成本也成为了制约模型发展的瓶颈。为了打破这一困境，微软推出了 Phi-3 模型家族，旨在用更小的模型实现更高的性能。近期，微软在 Build 大会上发布了 Phi-3 家族的新成员——Phi-3-vision，一个仅有 42 亿参数的多模态模型，展现了小模型的巨大潜力。
当我们访问国外网站时，经常会遇到一些不可读的外语资料，那么应该怎么翻译呢？下面一起来看看吧！
最近需要设计一个机器翻译相关的试验, 其中好多东西都不同, 先从基础的评价指标来吧. 本文翻译自Jason Brownlee的博客[1].可能会简化一部分内容, 如有需要请读者直接读原文.0. 前言BLEU (其全称为Bilingual Evaluation Understudy), 其意思是双语评估替补。所谓Understudy (替补)，意思是代替人进行翻译结果的评估。尽管这项指标...
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