Notlar: atölyeden
Transept'i geliştirirken ve insanların nasıl çeviri yaptığını izlerken öğrendiğimiz şeyler.
En yeni
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.
Diğer yazılar
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.
Çeviri Belleği: Nedir, Nasıl Çalışır ve Yapay Zeka Yerelleştirmesi İçin Neden Önemlidir?
Çeviri belleği, ekibinizin halihazırda onayladığı satırları saklar. Çevirmen bir LLM (Büyük Dil Modeli) olduğunda TM'nin ne ifade ettiğini, piyasadaki araçların nasıl hatırladığını (veya unuttuğunu) ve Transept'te yaptığımız stratejik tercihi —karar bağlamı olarak bellek— anlamamız gerekiyordu.
Yapay zeka çevirisi aslında ne kadar düşünüyor?
Gemini 3'ün düşünme bütçesini tıpkı Gemini 2.5'te yaptığımız gibi kontrol etmeye çalıştık. Ancak işler artık öyle yürümüyor. İşte bunun yerine elde ettiğimiz ölçümler — ve bunların yapay zeka çeviri kalitesi ile maliyeti açısından ne anlama geldiği.
The Journal'a Hoş Geldiniz
Neden burada yazmaya başladık, sizi neler bekliyor ve tekrar uğramanız için küçük bir davet.
Yazarlar
Yeni yazılar yaklaşık ayda bir yayınlanır.
RSS