Vitalii Vlasiuk
Cofondatore
Cofondatore di Transept, scrive con lo pseudonimo di «Mevkh». Una laurea in Lingua e Letteratura, poi la svolta nel software: ingegnere IA senior che rilascia funzionalità LLM in produzione per oltre 50.000 utenti – RAG, strumenti agentici, valutazione LLM-as-judge. Un romanziere dal percorso lento, con 120.000 parole di fantasy romantico satirico nel cassetto. L'attrito tra la traduzione IA e la sua stessa prosa è ciò che ha messo in moto tutto questo.
4 articoli
Post-editing della traduzione automatica (MTPE): cos'è, come funziona e come farlo meglio
Una guida pratica al post-editing della traduzione automatica (MTPE): post-editing leggero e completo a confronto, perché l'output grezzo richiede ancora l'intervento umano, come si misura la qualità — e perché il consueto modello "traduci in blocco e revisiona" è spesso la formula sbagliata, oltre al workflow iterativo alimentato dalle memorie che lo supera per qualità e costi.
Memoria di traduzione: cos'è, come funziona e perché è importante per la localizzazione IA
Una memoria di traduzione archivia i segmenti già approvati dal tuo team. Dovevamo capire cosa significhi TM quando a tradurre è un LLM, in che modo i tool sul mercato ricordano (o dimenticano) e la scommessa che abbiamo fatto in Transept: la memoria come contesto decisionale.
Quanto "pensa" davvero la traduzione IA?
Abbiamo provato a controllare il budget di ragionamento di Gemini 3 nello stesso modo in cui facevamo con Gemini 2.5. Non funziona più così. Ecco cosa abbiamo misurato invece — e cosa significa per la qualità e i costi della traduzione IA.
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Perché abbiamo iniziato a scrivere qui, cosa troverete e un piccolo invito a tornare.
