字節大模型同傳智能體，一出手就是媲美人類的同聲傳譯水平

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原標題：字節大模型同傳智能體，一出手就是媲美人類的同聲傳譯水平
關鍵字：字節跳動,記憶體,模型,系統,人類
文章來源：機器之心
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內容摘要：

機器之心發布
機器之心編輯部無論是語速超快、發音復雜的繞口令，還是精妙絕倫的文言文，又或是充滿即興和靈感的隨意，模型都能流暢自然地給出準確而地道的翻譯結果。近年來，人工智能（Aritificial Intelligence, AI），尤其是以大語言模型（Large Language Models, LLMs）為代表的 AI 正以驚人的速度發展，這些模型在多種自然語言處理任務中展現了卓越的能力。然而，盡管在許多領域取得了突破，代表著人類頂尖語言水平的同聲傳譯（Simultaneous Interpretation, SI）依然是一個未被完全攻克的難題。
市面上傳統的同聲傳譯軟件通常采用級聯模型（cascaded model）的方法，即先進行自動語音識別（Automatic Speech Recognition, ASR），然后再進行機器翻譯（Machine Translation, MT）。這種方法存在一個顯著的問題 —— 錯誤傳播。ASR 過程中的錯誤會直接影響到后續的翻譯質量，導致嚴重的誤差累積。此外，傳統的同聲傳譯系統由于受限于低延時的要求，通常只使用了性能較差的小模型，這在應

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