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拓尔思董事长施水才在致辞中指出,大语言模型虽为机械翻译带来了突破性厘革,但其焦点在于构建高质量的多语言数据集并推动深度场景化应用。他强调,在数据与算力双重稀缺的配景下,数据质量直接决定了翻译效果的优劣。高质量的机械翻译必须扎根具体场景:场景不但界定了人工智能的价值界限,更能通过数据闭环形成“飞轮效应”,在专业语种与笔直领域的深度融合中,铸造出真正的专家级能力。他进一步提出,AI时代文科大有所为,因为界说问题、意图引导、审美决策等正成为新的人才焦点竞争力,这为人文与技术的协同生长翻开了全新空间。

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