Translated公司近日推出了一款全新的超自适应机器翻译模型，该模型基于ModernMT平台，旨在为全球用户提供更快速、更准确的大规模翻译服务。

这款名为“Hyper Adaptive”的模型是针对特定应用场景定制的自适应机器翻译模型。与传统的机器翻译模型相比，Hyper Adaptive模型具有更高的自适应性，能够更好地应对不同领域和场景的翻译需求。该模型采用了先进的压缩技术，可以根据客户的数据进行训练，并针对特定用例进行配置。同时，用户还可以通过实时训练数据进行更正和翻译记忆，进一步优化模型的翻译效果。

这款模型的推出源于Translated公司对客户需求的理解。近年来，越来越多的公司需要快速、准确地翻译大量内容，尤其是独特专业领域的内容。为了满足这些需求，Translated公司研发了Hyper Adaptive模型。该模型不仅具备高精度的翻译能力，而且能够以超高速进行翻译。在实际应用中，Hyper Adaptive模型已经展现出了令人瞩目的效果。一些知名公司已经成功地将其应用于日常业务中，实现了大规模、高效率的翻译工作流。

以Airbnb为例，这家全球最大的在线住宿共享平台已经开始使用Hyper Adaptive模型来提高用户生成内容的翻译质量。通过实时、高质量的翻译服务，Airbnb成功地在主人和客人之间建立起了更强的社区意识，极大地改善了用户体验。这对于Airbnb的业务发展产生了巨大的影响。另一家本地知名企业也通过采用Hyper Adaptive模型实现了大规模、高效率的翻译工作流，从而更好地服务其客户群体。

该模型根据客户的数据进行培训，并针对特定用例进行配置。用户可以通过更正和翻译记忆对其进行进一步的实时训练。这种基于数据的训练方法使得Hyper Adaptive模型能够根据客户需求进行定制化配置，以满足不同领域和场景的翻译需求。

此最先进的解决方案适用于具有专业、独特内容和大量必须快速翻译的日常内容的公司。由于该模型具备高精度和超高速翻译的能力，因此能够为需要快速响应和大规模翻译的公司提供全面的解决方案。

罗马，10月25日——Translated公司今天宣布了一种全新的现代MT自适应机器翻译（MT）系统。新模型名为“超自适应”，能够在不影响翻译质量的前提下实现超高速翻译。它是特定于域的，专门用于翻译用户生成的内容、多语言大型语言模型的数据集以及数据挖掘活动的Web内容等用例。

近年来，越来越多的公司与Translated公司联系，要求利用ModernMT自适应机器翻译系统的准确性，快速翻译专业、独特的内容和大量的持续内容。虽然通用的自适应机器翻译模型可以处理该请求，但它并不是为了在特定领域中每分钟翻译数百万单词而设计的。为了解决这个问题，Translated公司研发了超自适应模型。该模型通过使用复杂的压缩技术和利用客户以前的翻译和翻译记忆（TM），针对特定用例进行训练。与通用的自适应模型相比，生成的MT模型更加小巧，可以在超高速下进行翻译。结合Translated公司的专用数据中心，它可以在不到一天的时间内将整个英语维基百科（44亿字）翻译成另一种语言。通过直接使用客户数据进行训练，超自适应模型在翻译精度上达到了与最先进的定制自适应机器翻译模型相当甚至更高的水平。这对于需要在短时间内处理大量内容的公司来说是一个重要的优势。