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字节Seed:SeqPO - SiMT突破同传权衡难题
量子位
AI 摘要
香港中文大学、字节跳动Seed和斯坦福大学团队:提出SeqPO - SiMT框架解决同传“质量 - 延迟”权衡问题,在70亿参数规模达SOTA,译文质量媲美Qwen - 2.5 - 7B离线翻译。
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字节Seed提出序贯策略优化方法,突破同传“质量-延迟”权衡问题
AI字幕质量和延迟难平衡是业界老问题。香港中文大学、字节跳动Seed和斯坦福大学研究团队提出序贯策略优化框架SeqPO - SiMT,在70亿参数规模实现SOTA,翻译质量媲美Qwen - 2.5 - 7B离线水平。

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