审阅与交付
智能校对， 交付前为您把关
连看二十页后，人眼难免会漏掉细节。智能校对会对照您的术语库、风格指南和原文，重新通读整篇译文——并标记出每一处偏差、每一个遗漏的术语、每一次语域失误。支持对选定范围或整篇文档运行。
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即使是优秀的译文也会出现偏差。二十页之后，肉眼就难以察觉术语的疏漏；五十页之后，语域就开始飘忽不定。智能校对是专门的 QA 环节——对照源语言、术语库和风格指南对译文进行二次审阅——标记每一处偏差并提供修复建议。这是专业翻译中最常被跳过的步骤，因为手动操作太过繁琐。智能校对将这项工作自动化，让 QA 成为交付前的标准流程，而不是想起来才去做的额外负担。
另一双眼睛 是如何通读整篇文档的？
人工 QA 是翻译中最常被跳过的步骤。智能校对将其变成了默认流程——通过确定性的检查机制，捕捉那些反复重读也难以发现的遗漏。
对照术语库检查
原文中的每个术语都会与译文进行核对。未对应的术语、前后不一致的翻译、意外使用的同义词——都会被一一标记。
核对风格指南
语域失误、破坏语气的句子、偏离基调的段落。智能校对会将译文与风格指南中的规则进行逐一比对。
定位句子级问题
语义偏差、误译、漏译、多译、歧义。每个问题都会精确定位到具体句子，并提供修复建议，您可以选择接受、编辑或拒绝。
批量或逐一批准
您可以一键批准所有修复建议，或者在审阅页面逐句确认——体验与编辑器完全一致。
它能捕捉到哪些 反复重读也难以发现的问题？
术语偏差
产品术语在开头译为“托盘”，到第 40 页却变成了“面板”。成功捕获。
语域失误
章节开头用词正式，往后却慢慢变得随意。成功捕获。
数字、日期和单位错误
本地化的数字、日期格式、货币和单位错误。成功捕获并修复。
约 1,000 次调用
我们记录了大约一千次真实翻译调用的推理过程。在处理纯文本时，价格更高的 Pro 模型的思考量大约只有 Flash 的一半。句子越难，任何模型（无论哪个级别）的推理就越多。因此，我们只在 Pro 模型能真正发挥其价值的地方调用它：也就是那些便宜模型容易出错的段落。
测试内容— 别只听我们说 —
编辑器， 迷你版
真实产品的缩影——Literess、术语库、风格指南、工作流和翻译记忆库均已实时启用。欢迎点击探索。
Here to help you translate
A key turned in the lock and the door swung open.
У замку повернувся ключ, і двері розчахнулися.
The knock came just before midnight.
Стукіт пролунав перед самою північчю.
常见问题
- 是的——但仅针对实际修复的区块。已经读起来很通顺的区块会被完全跳过：不调用模型，不扣除字数。修复的区块将按您文档的模型费率计费。
- 可以——选中任意范围，仅对该部分运行智能校对。这在逐章翻译书籍时非常实用。
- 手动修改的内容会被视为已锁定的选择。智能校对会以它们为基准来标记其他地方的偏差，而不会提示修改它们。
- 智能校对负责阅读文本。视觉校对则像真实读者一样查看渲染后的页面——捕捉纯文本审阅容易遗漏的排版、视觉和渲染输出问题。
- 它是让这种工作流真正落地的关键环节。纯机器翻译只能提供草稿；智能校对是自动化的翻译审阅环节，在人工介入之前重新排查偏差——因此您的人工审阅时间可以花在核心判断上，而不是去第 40 页寻找遗漏的术语。这就是结合了人工审阅的 AI 机器翻译，只不过繁琐的初筛工作已经替您完成了。
- 术语库遵循情况（漏译术语、译法不一、误用同义词）、风格指南遵循情况（语域失误、基调偏差、句子节奏变化）、整个文档的术语一致性、数字/日期/单位处理，以及相对于源语言的漏译或加译。
- 通常每 1,000 字需要 30–60 秒。一份 50 页的文档在五分钟内即可处理完毕。审阅界面会在发现问题时实时显示，因此您可以在校对完成之前就开始处理这些问题。
- 可以——选择任何范围并仅对该部分运行。这在逐章翻译书籍或仅修改了文档某一部分时非常有用。
- 有时会——特别是当您的风格指南故意偏离常规时。每个标记都有置信度指示；低置信度的标记很容易忽略。随着您不断驳回误报，校对效果会越来越好，因为这些操作会反馈并完善风格指南。
- 它能捕捉到疲惫的人工编辑容易遗漏的问题（术语偏差、语域失误），但无法替代状态良好的人工编辑所能把握的细节（文化契合度、深层含义、难以言喻的“语感”）。两者的结合正是大多数专业团队的做法——智能校对负责一致性检查，人工审阅负责核心判断。