Notas da oficina
Coisas que aprendemos enquanto construímos o Transept e observamos como as pessoas traduzem.
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Ten languages in three days: field notes from localizing an AI translation product
We localized Transept into German, Ukrainian, Chinese, Portuguese, French, Spanish, Czech, Italian, Polish, and Turkish in one long weekend, using machine translation the way we tell our users to use it: with context, terminology decisions, and human post-editing. These are the plural rules, register flips, typography inversions, and hreflang lessons we collected on the way.
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Literess as an agent: the editor who remembers your decisions and does the work
Most AI in translation tools is a chatbot bolted on the side. We built Literess as an agent instead — grounded in the same decision-context memory the product runs on, and able to take real actions on your behalf, always with your confirmation.
Memória de Tradução: O Que É, Como Funciona e Por Que É Importante para a Localização com IA
Uma memória de tradução armazena as frases que sua equipe já aprovou. Precisávamos entender o que a MT significa quando o tradutor é um LLM, como as ferramentas do mercado lembram (ou esquecem) e a aposta que fizemos na Transept: a memória como contexto de decisão.
Quanto a tradução por IA realmente pensa?
Tentamos controlar o orçamento de raciocínio do Gemini 3 da mesma forma que fazíamos com o Gemini 2.5. Só que não funciona mais assim. Veja o que medimos em vez disso — e o que isso significa para a qualidade e o custo da tradução por IA.
Bem-vindos ao The Journal
Por que começamos a escrever aqui, o que esperar encontrar e um convite para você voltar.
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