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一个科技文章翻译GPT 的经典案例： ### 直译 对于大语言模型(LLM)来说，理想的训练数据并不是你写下的内容。而是你内心思考的完整序列，以及在写作过程中的所有个别编辑。 但你只能用现有的数据来应对。 停一下，这和 Neuralink 无关，哈哈。… , page 1
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12月4日，山东济南，山东警察学院，一位博主拍下了山东济南警察学院学生们在室外泅渡场训练防爆盾牌操演，模拟应对大规模抗议和群体事件。 视频发出后，评论区引发网友一片嘲讽。
后续：南京中山陵石桥桥洞封锁后，网友们纷纷在视频下方留言，有网友感慨：“人只有在不幸福的时候，才会缅怀过去。” 也有网友直接怒斥：“当个人吧，真的！人在做，天在看！”
Why is the young generation so disrespectful to the elderly?
扎克伯格的底线确实足够低。之前还买了本治国理政，并让对方给自己的女儿起名字。不过他赶上了社交媒体和广告的春风，放个屁都是香的。他确实有这个不要脸的底气
华为三折叠，怎么折都有面！推荐大家都去各地华为旗舰店亲自体验🐸！
网友投稿 12月4日，今天是传统节日“十月半”。根据安庆这边的习俗是今天晚饭前通过烧纸、烧衣包给逝去的亲人，以表达哀思，但是今年安徽安庆禁燃禁放工作特别的狠，像今天宜秀区朝阳小区每个单元都安排了保安在那里看守，不让人烧纸炸爆竹。
近日，网友剪辑出了中国工人艰辛的现状。
俄羅斯軍隊內霸又來了，3名士兵成“鐵鍊男” "目前我們被困在地下室里，士兵們被鎖鏈束縛，遭受毆打。這裡每天只提供4小時的配給食物。食物方面，每天只給半罐罐頭和一塊麵包" 俄羅斯海軍陸戰第61獨立旅的軍人妻子們分享了這組照片和視頻，顯示他們的丈夫們被鎖鏈束縛在地下室，遭受非人待遇：
每50米10个摄像头不够，现在开始又有移动的无死角摄像头监视中国人了
I wonder why the stuff is locked up?
谁也别笑话谁
这个畜生真他妈坏啊，中国人从1949到1978，多少人家破人亡妻离子散，多少农民被饿死绝户绝村，多少知识分子被羞辱去劳改被饿死冻死累死打死，整个国家就是一个大监狱，吃猪狗食，干牛马活，好不容易改开三十年，终于活得像个人样，结果又被这个畜生十来年搞成了傻子疯子贱奴，其罪千刀万剐，必受地狱永
部分中国人喜欢在全世界大喊大叫证明自己的存在感，价值感 这说明他们已经被夺舍了 不再有自己的独立意识 而仅仅是北京市中国政府大脑神经长出来的 一根突触 谢谢大家
12月4日，上海，遭到警察前后夹击的外卖员。
12月2日，一名网友发布视频称，俄罗斯对中国免签的首个夜晚，他在莫斯科因没有居住证遭遇当地黑警敲诈恐吓。对方声称其“严重违法”、可能被关进监狱，并对博主的肚子比划了几拳，暗示暴力威胁。警察开口要价 3 万卢布，并威胁“否则转入监狱”。
现场，一名上海居民为了阻止警车与防暴部队强行进入小区，毅然卧倒在车辆前方，以自己的身体作为最后一道防线。
12月3日，江苏省南京市，南京中山陵景区，一位网友发视频分享出了民国国徽石条的位置，镜头中可以看到大量群众前来祭奠插在地上的香烟。
11月30日，广东。一名外卖员在警察准备收缴其电动车时，当场拔下电瓶，随即将车砸烂。
12月5日，上海虹口区广灵二路380弄，海军基地家属院，发生政府暴力镇压小区居民事件。 视频显示，海军排出防暴军人与和 居民混战，爆发激烈对峙并出现推搡，现场一度混乱。 有居民手持喇叭高喊口号：“请警察抓歹徒”“军人犯法，与民同罪”。
12月3日，一位销售新国标电动车的店主在直播间带货时，推出“买车就送麻袋”活动：一个大号编织麻袋，轻松装下头盔、雨衣、充电器。装满后直接用绳子固定在后座上，瞬间把“瘦身”后的新国标车变成“移动小货车”。店主调侃道：“新车没地方放东西？麻袋一别，就全解决了”
12月4日，新国标电动车被商家和大量网友吐槽“狗看了都摇头”。座椅容易被偷、头盔和雨衣没处放、带不了娃成了买车人痛点
刚刚，近期爆火的B站《芳华》解说视频被下架。 11月29日，B站Up主“聊会电影吧”制作的《芳华》系列解说视频突然在网上爆红， 与传统的电影解说形式不同，Up主借以深度解读电影画面与台词，阐述了自己对于历史和政治的解读。也因此三集视频在极短时间内突破3500万播放，完成现象级传播和广泛讨论。
乌克兰无人机袭击了格罗兹尼市综合体内的一栋高层建筑——这是对俄罗斯境内最深入的打击之一，距离前线约 1500 公里。 爆炸引燃了车臣政府重要办公楼的几层楼。
统一后绝不能允许质问市长这么没有礼貌
12月5日，广东深圳，易力升科技员工的罢工维权仍在持续。为阻止工人继续维权，当局派出大批警察抵达现场，警员手拉手组成人墙包围员工。#维权
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一个科技文章翻译GPT 的经典案例：
### 直译
对于大语言模型(LLM)来说，理想的训练数据并不是你写下的内容。而是你内心思考的完整序列，以及在写作过程中的所有个别编辑。
但你只能用现有的数据来应对。
停一下，这和 Neuralink 无关，哈哈。…

IT技术

 ( chat.openai.com )

由 宝玉 提交

一个科技文章翻译GPT https://t.co/WDvGUzZqFS 的经典案例：

直译

对于大语言模型(LLM)来说，理想的训练数据并不是你写下的内容。而是你内心思考的完整序列，以及在写作过程中的所有个别编辑。
但你只能用现有的数据来应对。

停一下，这和 Neuralink 无关，哈哈。
无论如何，这只是启蒙的第一阶段。
启蒙的第二阶段是，对于大语言模型(LLM)来说，理想的训练数据根本就不是训练数据。
而是你从阅读它的人那里得到的赞许。
但你只能用现有的数据来应对。

***

问题

  1. 第一段中，“对于大语言模型(LLM)来说，理想的训练数据并不是你写下的内容。”这句话在中文中读起来略显生硬，需要调整语序和用词使其更加符合中文习惯。
  2. “而是你内心思考的完整序列，以及在写作过程中的所有个别编辑。”这句话的表达略显晦涩，需要更加通俗易懂的表述。
  3. “但你只能用现有的数据来应对。”这句话的语气和语境转换较生硬，需要更加流畅的衔接。
  4. “停一下，这和 Neuralink 无关，哈哈。”这句话在中文中的直接翻译感觉突兀，需要调整语气和上下文的衔接。
  5. “启蒙的第二阶段是，对于大语言模型(LLM)来说，理想的训练数据根本就不是训练数据。”这句话的结构复杂且难以理解，需要更简洁明了的表述。
  6. “而是你从阅读它的人那里得到的赞许。”这句话的表达不够直观，需要更加具体和形象化。
  7. 整体段落需要更好地连接和过渡，以提高整体的可读性。

    ***

    意译

    对于大语言模型（LLM）而言，最理想的训练数据并不仅仅是你笔下的文字。它其实包括了你思考过程中的每一个细节，以及写作时所做的每一次修改。
    不过，我们只能尽力利用现有的资源。

    别误会，这跟 Neuralink 完全没关系，哈哈。
    话说回来，这只是认识到这一点的第一步。
    第二步则是意识到，对大语言模型（LLM）来说，最理想的“训练数据”其实根本不是数据。
    而是读者对你作品的点赞和认可。
    但最终，我们还是只能利用手头上的资源。

    https://t.co/o8gklWjaRX

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Lvv2

很遗憾我的“脏话连篇GPT”已经无法访问了，没有收到邮件，应该是违反了OpenAI的GPT政策，截至目前会话数量5K+。
另外我创建的几个GPT，目前最受欢迎的还是科技文章翻译：
1. 科技文章翻译 ，会话数是 10K+
2. Translate Chinese to Academic English 科研论文中翻英…

IT技术

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宝玉的科技文章翻译GPT（ChatGPT用户必备）
如何显著提高AI翻译的质量？宝玉

IT技术

 ( bearwith.AI)

• Bear Liu • -- 点击
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自用翻译科技文章的GPT，分两步翻译，先直译再意译，意译后的结果可以直接复制出来。

IT技术

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Lvv2

升级了一下科技文章翻译GPT，增加了一个API可以将URL转成Markdown，现在只需要输入URL就可以翻译网页内容

IT技术

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这真是自动翻译毁一生的经典案例🤣

时政

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• 悉尼奶爸 SydneyDaddy 雪梨奶爸 🇦🇺 • -- 点击
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做GPT的话，要体现差异化还是得靠外部API，单纯Prompt是无法隐藏的，很容易就被破解，比如我写的科技文章翻译GPT

IT技术

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太棒了，我在NAS上用 CPU 跑，高质量翻译用宝玉老师的"科技文章翻译"搭配 Mistral，一般翻译用"自带翻译"搭配 Gemma 7B。👍

IT技术

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如何直接用自己的Prompt创建一个中英文双语对照翻译GPT？
如果你对Prompt比较熟悉，可以自己写Prompt完成各种任务，那么你可以直接根据Prompt去创建一个自己的GPT。这里以一个中英文对照翻译GPT为例。
Prompt 如下：
----…

IT技术

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00:03:28
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用上了 Andrew Ng 的 Prompt，效果非常好。这个 prompt 的思路和 的科技文章翻译 prompt 有异曲同工之妙。

时政

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• 北火 • -- 点击
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我做了反向的对比。我让GPT-4和Claude把尚书《咸有一德》章翻译成现代文，结果Claude无法完成任务，GPT-4完成了任务，大家可以对照原文和译文

时政

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• Michael Anti • -- 点击
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Lvv2

GPT-4V 一个用途：OCR + 翻译，尤其适合读论文，看英文文字配图。

Prompt 参考：

----
请提取文章中的文字，并用Markdown格式结构化显示。输出格式如下：

<英文原文Markdown>

<简体中文翻译Markdown>
---

IT技术

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Lvv2

看看Google翻译和GPT-4翻译字幕的差别：
“Context is the situation in which something happens”
这句话Google翻译是：“上下文是 某事发生的情况”
GPT-4翻译的…

IT技术

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• 宝玉 • -- 点击
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Lvv2

这篇已经有人翻译成中文了，但是第5章之后的似乎没有人翻译，有感兴趣的可以试试接着把后面的第6章翻译一下，这章实践性、价值都非常高，更值得翻译。中译文：

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• plantegg • -- 点击
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这篇文章对比了Claude、GPT和Gemini的机器翻译能力。
在不刻意Prompt Enginee情况下，猜哪个更强？
字面翻译
ChatGPT 和 Gemini 在翻译“Leading the pack”和“know a thing or two”时，采用了字面翻译，在日语中听起来不自然。Claude 则进行了意译，翻译结果更自然。

IT技术

 ( www.science.co.jp)

• 向阳乔木 • -- 点击
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我们采用AI技术的同声传译产品 Felo Translator 推出了一个全新功能：RRT。

这是我们首创的二次翻译的技术，我们给这个技术方案命名为RRT（Real-time ReWrite Translate） 它兼顾同声传译对翻译速度需求和翻译准确性的要求。

简单的说就是一句话我们翻译两次：先快速直译，再结合上下文深度翻译。

IT技术

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• Jeffery Kaneda　金田達也 • -- 点击
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在这个文章评论里看到，没想到GPT居然也在国内医疗领域有了成功案例

时政

 ( m.toutiao.com)

• Cui Yingjie • -- 点击
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非常好的报告，计划翻译其中部分章节，已经翻译：
2024 年人工智能指数报告
总览
第 1 章：AI 研发
第 2 章：技术性能

IT技术

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• 宝玉 • -- 点击
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另一个经典案例：

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Lvv2

什么叫狗咬狗一嘴毛？这个是典型案例！什么叫兄弟不靠不住？这个是典型案例！什么叫友谊的小船说翻就翻？这个更是典型案例！连续剧会继续上演，敬请期待！

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Lvv2

拆解《拆解大翻译运动》2022/5/2

发个串推，拆解澎湃新闻的这篇<拆解大翻译运动> 文章。我会跳出作者的思路，逐字逐句地分析澎湃的底层逻辑和技术手段，反推出文章的动机目的，提出我的质疑和结论。

此推只分析文章，不对大翻译…

推特中文圈

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中文的 web3 爱好者组织起来翻译一下这篇 a16z 的文章？

一份为 Web3 建设者提供的去中心化宝典。

推特中文圈

 ( future.a16z.com)

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Lvv2

我们把经济模型的文章翻译成了中文，感兴趣的话可以看一下：

推特中文圈

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Lvv2

@bluebird0605：一个基于 GPT-3 的脚本，可以把一本英文电子书自动翻译为中文并输出为 Epub 文件，当然你也可以翻译任意语言，按目前的价格估算，一本 20 万单词的英文书翻译过来价格大概 2 美元…

大陆资讯

 ( www.appinn.com)

• 七仙女坐台 • -- 点击
闪电预览
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大概以后的教科书上，起码中国的教科书上，“中间人攻击”就有了一个经典案例了……

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