Notatki z warsztatu
Rzeczy, których uczymy się, tworząc Transept i obserwując, jak ludzie tłumaczą.
Najnowsze
Post-edycja tłumaczenia maszynowego (MTPE): czym jest, jak działa i jak robić to lepiej
Praktyczny przewodnik po post-edycji tłumaczenia maszynowego (MTPE): post-edycja lekka kontra pełna, dlaczego surowe MT wciąż wymaga udziału człowieka i jak mierzy się jakość – oraz dlaczego typowy model „najpierw automat, potem czyszczenie” często się nie sprawdza, a także iteracyjny proces oparty na pamięci tłumaczeniowej, który wygrywa z nim zarówno jakością, jak i kosztami.
Więcej wpisów
Dziesięć języków w trzy dni: notatki z placu boju – lokalizacja produktu do tłumaczeń AI
W jeden długi weekend przetłumaczyliśmy Transept na niemiecki, ukraiński, chiński, portugalski, francuski, hiszpański, czeski, włoski, polski i turecki. Zrobiliśmy to tak, jak radzimy naszym użytkownikom: z wykorzystaniem tłumaczenia maszynowego wspartego kontekstem, ustaloną terminologią i ludzką korektą. Oto zebrane po drodze wnioski dotyczące reguł liczby mnogiej, zmian rejestru, niuansów typograficznych i atrybutów hreflang.
Literess jako agent: edytor, który pamięta Twoje decyzje i wykonuje pracę
Większość rozwiązań AI w narzędziach tłumaczeniowych to chatboty dopięte na doczepkę. Literess stworzyliśmy jako agenta – narzędzie osadzone w tej samej pamięci kontekstu decyzyjnego, z której korzysta produkt, zdolne do podejmowania realnych działań w Twoim imieniu, zawsze za Twoim potwierdzeniem.
Pamięć tłumaczeniowa: czym jest, jak działa i dlaczego ma kluczowe znaczenie dla lokalizacji AI
Pamięć tłumaczeniowa przechowuje treści, które Twój zespół już zatwierdził. Musieliśmy ustalić, co oznacza TM, gdy rolę tłumacza przejmuje model LLM, jak rynkowe narzędzia zapamiętują (lub zapominają) oraz na jakie rozwiązanie postawiliśmy w Transept: pamięć jako kontekst decyzyjny.
Ile tak naprawdę „myśli” AI podczas tłumaczenia?
Próbowaliśmy kontrolować budżet myślenia Gemini 3 tak samo, jak w przypadku Gemini 2.5. To już jednak tak nie działa. Oto co zmierzyliśmy zamiast tego – i co to oznacza dla jakości oraz kosztów tłumaczenia AI.
Witamy w Journalu
Dlaczego zaczęliśmy tu pisać, czego możecie się spodziewać i skromne zaproszenie, by do nas zaglądać.
Autorzy
Nowe wpisy pojawiają się mniej więcej co miesiąc.
RSS