有道在线翻译的演变历程

4. 多模态翻译

其次，NMT神经网络还具有很强的学习能力，它可以通过不断学习大量的双语文本数据，不断优化自身的翻译模型，从而提高翻译的准确性和流畅性。

（一）教育场景：助力外语学习与学术研究。

以下是一些具体的案例分析，展示了有道翻译在不同场景下的实际应用效果。

有道翻译作为这一领域的佼佼者，凭借其强大的技术实力和丰富的应用场景，正逐渐成为人们在学习、工作和生活中不可或缺的助手。

2025年发布的子曰翻译大模型2.0在中英互译及19个垂直领域测试中表现优异，翻译质量超越通用大模型，参数仅14B但性能高效。

它采用了先进的图像处理算法和深度学习模型，能够自动识别和处理各种复杂的图像场景，如手写文字、模糊图片、不同字体和排版的文字等。

1. 专业领域支持

通过有道翻译的应用，跨国企业能够更加高效地开展商务活动，提升企业的国际竞争力。

支持中、英、日、韩、法、德、俄等107种语言的互译，覆盖全球主流语言需求，尤其擅长中英互译，适用于学术、商务、旅游等场景。

在翻译PDF文档时，它也能够很好地识别和处理文档中的文字、图片和排版信息，为用户提供高质量的翻译结果。

（二）视频字幕翻译：开启跨语言视听新体验。

这些文档中的内容往往需要进行翻译，但传统的翻译工具往往无法直接对这些文档进行翻译处理。

（二）商务场景：促进跨国商务沟通与合作。