来自工坊的 笔记
我们在打造 Transept 和观察人们如何翻译时学到的东西。
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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 作为智能体:一个能记住你的决策并代劳工作的编辑器
翻译工具中现有的 AI 大多只是挂在侧边的聊天机器人。我们将 Literess 打造为一个智能体——它根植于产品运行所依循的决策上下文记忆,能够代表你采取实际行动,且始终需经你确认。


翻译记忆库:定义、原理及其对 AI 本地化的重要性
翻译记忆库用于存储团队已审核通过的译文。我们需要理清的是:当翻译主体变为大语言模型(LLM)时,翻译记忆库(TM)的内涵发生了怎样的变化?市面上的工具是如何实现记忆(或遗忘)的?以及我们在 Transept 的核心抉择:将记忆视为决策的上下文。



AI 翻译到底投入了多少思考?
我们曾尝试沿用 Gemini 2.5 的方式来控制 Gemini 3 的思考预算,但这种方法已经行不通了。以下是我们转而测得的数据——以及这些变化对 AI 翻译质量和成本的影响。



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