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我想翻译一些日漫,我该如何提问才可以让得到的翻译结果更接近正常人说话,而不是简单的直译。并且得到的结果必须与原文所表达的内容不出现差错,翻译结果读起来流畅自然

回答

很抱歉,知识库中的内容没有直接针对您如何翻译日漫以获得更自然流畅且准确结果的相关指导。但一般来说,要实现这样的翻译效果,您可以从以下几个方面考虑:

  1. 深入理解日漫的文化背景、角色性格和情节发展,以便更好地把握原文的“意”。
  2. 注重上下文的连贯和逻辑,不仅仅是逐句翻译,而是从整体上把握语义。
  3. 避免过于拘泥于原文的句式和词汇,灵活运用目标语言的表达方式。
  4. 多参考优秀的日漫翻译作品,学习他人的翻译技巧和风格。
  5. 对于一些特定的文化元素或术语,要进行适当的解释或转换,以确保目标读者能够理解。
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

从精确表达到压缩表达

[title]从精确表达到压缩表达简单来说,就是「得其意,忘其言」。想办法,把「我对Task的理解」,也就是「我的意」给送进去。语言是障碍,是工具,是不得已而为之的东西。拿这个视角,回头看我去年写的Prompt,会发现很大的问题:「我的意」太少了。所谓的Meta,有了上面的理解,我只需要定义一个Snippet就好了。一键出来80%的辅助内容。我只需要去研究最核心的那几行内容,应该如何表达「我的意」。这就是去年读《道德经》的收获了。老子不是在通过文字去精细化描述「道」。而是在通过文字营造一个「印象」塞到你脑子里。我还是那句话:Read in,Prompt out.情绪解析器,其实是在展示,如何封装一个方法论。书中讲了一个情绪的几个观察角度,这些角度,之前没读的时候,压根想不到。现在知道了,那如何封装成一个Prompt?这个是Demo展示。可以在这上面添加很多「主体性」的视角和要求。读一本书,看一篇有收获的文章,写一个Prompt,非常容易了。只要想写,读一本写一个,根本写不完。解决具体问题时,需要考虑上下文长度,指定国产模型,黑白词过滤,样本数据质量,等等环节。生产上必须要考虑这些,但我不擅长,也不喜欢这些。我只是想研究下,如何和LLM对话才是最高效的。这里的「心理意象」有点像是刚才说的「意」。其它模块的那些内容,可以说是换着角度在描绘这个「心理意象」。你看,你看漫画比较多,看到这里的描述会联想到「日漫」。

健康:这个比 ChatGPT 情商还高的 AI,我可以和它聊三天三夜

[title]健康:这个比ChatGPT情商还高的AI,我可以和它聊三天三夜[heading1]这或许是情商最高的AIPi这个名字,是对personal intelligence(个人智能)的缩写。开发者想从名字就体现,Pi是一款以用户个人为中心的产品:Pi优先考虑与人的对话,而其他AI则服务于生产力、搜索或回答问题。所以,和ChatGPT不同,Pi的评价标准应该是对话自不自然、情商够不够高等等。Pi的打招呼登入官网聊天界面,高级感迎面而来。在跳动的光标后面输入文字,按下回车键发出问题,像是在淡黄信纸上和Pi相互写信。Pi不太理解中文,最好还是用英文交流。如果光盯着文字有些分神,你可以让Pi边打字边说话,有4种声音可供选择,但有时候说到语气词,它毫无感情地棒读,让人感觉特别出戏。Pi的四种语音,爱范儿,20秒来听听Pi是怎么「哈哈哈」的接下来,让我们来看几个具体的例子。我一上来就说心情不好,Pi先是表示抱歉,然后问我是因为什么,我解释说因为没处理好人际关系,Pi承认人际关系是一件难事,再让我举出具体的例子,最后教了我一些破冰的办法。在几轮对话里,Pi循循善诱地做了一次简单的心理疏导,尽管没有那么有用,但态度让人如沐春风。当我给了ChatGPT相同的开场白,它也问了我是因为什么,然后直接给出泛泛而谈的建议。在机制设置上,采取提问式结尾、不断主动追问的Pi更有让人聊下去的欲望。当我咨询Pi如何学习日语,它推荐了多邻国、Babbel、YouTube、电视剧电影等渠道,问我更喜欢哪种方法,在我选择了YouTube后,它推荐了几个真实的YouTube博主。

翻译:如何写作

草拟的目的是创造东西。之后的每一个草稿都是对其进行细化。我会先查看大纲,以加载上下文到我的大脑,然后开始写作。快速地。第一稿就像是一次速通关。目标是将所有东西从我的大脑转移到页面上。我再次使用[创意水龙头](https://www.julian.com/blog/creativity-faucet),依次写下我所有的想法,以排除糟糕的想法,找到好的想法。我不关注质量。我写长篇累牵且几乎毫无意义的句子,全是拼写和语法错误、转折和重复。如果我想不出如何结束一个句子,我就只写下#在此添加内容#然后继续前进。这就是我产生创意的地方,这也是为什么对于大纲我只需要一个模糊的想法。因为写作就是思考。稍后我会详细解释。我如日记般地写作。这样可以让我如实地写下我的所思所想,不受任何虚构的读者预期的影响。最后我有了一个信号。它可能微弱且充满噪音,但它就在那里。

其他人在问
我想翻译一些日漫,我该如何提问才可以让得到的翻译结果更接近正常人说话,而不是简单的直译。还有当翻译时ai遇到比较敏感的话题通常会拒绝回答或者委婉的回答,我不想这样,
在让 AI 翻译日漫时,如果您希望得到更接近正常人说话的翻译结果,而非简单的直译,您可以这样提问:“请以符合自然语言表达习惯和逻辑的方式,为我翻译这段日漫内容,注重语言的流畅性和生动性,避免生硬的直译。” 关于 AI 遇到敏感话题可能拒绝回答或委婉回答的情况,如果您不想这样,需要注意的是,AI 遵循一定的道德和法律规范,对于确实不适合或不被允许处理的敏感内容,强制要求其回答是不可取且不恰当的。但如果您认为某些话题并非真正敏感,只是被误判,您可以尝试更清晰准确地描述相关内容,以减少误解的可能性。
2024-10-27
我想翻译一些日漫,我该如何提问才可以让得到的翻译结果更接近正常人说话,而不是简单的直译
要让日漫的翻译结果更接近正常人说话而不是简单直译,您可以这样提问: 1. 请在翻译时充分考虑上下文和角色的情感,使译文更符合日常交流的表达方式。 2. 能否以符合中文语言习惯和文化背景的方式进行翻译,避免生硬的直译? 3. 翻译过程中请注重语言的流畅性和自然度,让译文更贴近日常口语。 4. 麻烦在翻译时融入适当的语气和情感色彩,使译文更生动形象,像正常人说话一样。
2024-10-27
视频实时翻译工具
以下为您介绍一些视频实时翻译工具: ElevenLabs 推出了一个全自动化的 AI 配音或视频翻译工具。您只需上传视频或粘贴视频链接,该工具能在几十秒到几分钟内将视频翻译成 29 种语言,还能直接克隆原视频里的声音来配音。 StreamSpeech 是一种实时语言翻译模型,能够实现流媒体语音输入的实时翻译,输出目标语音和文本,同步翻译且延迟低,还能展示实时语音识别结果。
2024-10-24
实时翻译
以下是关于实时翻译的相关信息: Meta AI 发布的实时人工智能语言翻译模型 Seamless: 应用场景广泛,如人们之间的交流、元宇宙、教学、旅行、娱乐等。 统一了之前的三个 Seamless 系列模型,可实时翻译 100 多种语言,延迟不到 2 秒钟,在说话者仍在讲话时就开始翻译。 不仅是文字转换,还能保持说话者的情感、语气和语调,使翻译后的语音更自然真实。 主要特点包括保持原声情感和实时翻译。 语言学习中的实时翻译和词典工具: Google Translate:提供实时翻译、语音输入和图像翻译功能,适合快速查找和学习新词汇。使用方法为输入或语音输入需要翻译的内容,查看翻译结果和示例句子。 Reverso Context:提供单词和短语的翻译及上下文例句,帮助理解和学习用法。使用方法为输入单词或短语,查看翻译和例句,学习实际使用场景。 StreamSpeech:实现流媒体语音输入的实时翻译,输出目标语音和文本,同步翻译且低延迟,展示实时语音识别结果。
2024-10-20
我希望翻译一篇英文论文,是否有工具
以下是一些常见的可用于翻译英文论文的 AI 工具: 1. Wordvice AI:集校对、改写转述和翻译等功能于一体的 AI 写作助手,基于大型语言模型提供全面的英文论文润色服务。 2. ChatGPT:由 OpenAI 开发的大型语言模型,可用于学生和写作人员的多方面写作辅助。 3. Quillbot:人工智能文本摘要和改写工具,可用于快速筛选和改写文献资料。 4. HyperWrite:基于 AI 的写作助手和大纲生成器,可帮助用户在写作前进行头脑风暴和大纲规划。 5. Wordtune:AI 驱动的文本改写和润色工具,可以帮助用户优化文章的语言表达。 6. Smodin:提供 AI 驱动的论文撰写功能,可以根据输入生成符合要求的学术论文。 总的来说,这些 AI 工具涵盖了文章翻译和润色的各个环节,可以有效提高写作效率和质量。您可以根据自身需求选择合适的工具进行使用。 另外,为您提供一个关于论文《Attention Is All You Need》中 Transformer 在语言处理中的方法的示例:想象一下,您手头有一本用陌生语言写的书,要翻译成英语。有两种工具,一种是老式的“逐步翻译器(StepbyStepOMatic)”,每次只能看一个词,速度慢且可能因只关注单个词而错过词间特殊含义,导致翻译句子杂乱无章,比如把“The cat sat on the mat”翻译成“The mat sat on the cat”。另一种是“Transformer”,它不只是关注单个词汇,而是扫描整个页面,寻找最重要的词汇和短语,就像拥有 X 光视力,能透视页面,洞悉故事核心,能更准确地翻译句子,比如能认出“The cat sat on the mat”中“猫”和“坐”是关键线索。
2024-10-18
推荐一些不错的AI翻译相关文章
以下为您推荐一些与 AI 翻译相关的文章和资源: 关于 PDF 翻译的 AI 产品: DeepL(网站):点击页面「翻译文件」按钮,上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 沉浸式翻译(浏览器插件):安装插件后,点击插件底部「更多」按钮,选择「制作双语 BPUB 电子书」、「翻译本地 PDF 文件」、「翻译 THML / TXT 文件」、「翻译本地字幕文件」。 Calibre(电子书管理应用):下载并安装 calibre,并安装翻译插件「Ebook Translator」。 谷歌翻译(网页):使用工具把 PDF 转成 Word,再点击谷歌翻译「Document」按钮,上传 Word 文档。 百度翻译(网页):点击导航栏「文件翻译」,上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件,支持选择领域和导出格式(不过进阶功能基本都需要付费了)。 彩云小译(App):下载后点击「文档翻译」,可以直接导入 PDF、DOC、DOCX、PPT、PPTX、TXT、epub、srt 等格式的文档并开始翻译(不过有免费次数限制且进阶功能需要付费)。 微信读书(App):下载 App 后将 PDF 文档添加到书架,打开并点击页面上方「切换成电子书」,轻触屏幕唤出翻译按钮。 相关文章: 《翻译:怎么把一份英文 PDF 完整地翻译成中文?》,这里介绍了 8 种方法,作者:ShowMeAI,分类:教育, 《入门经典必读》,作者: 内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-10-18
我该怎么用AI让我的短视频文案写的更好
以下是一些利用 AI 让短视频文案写得更好的方法: 1. 对于像《AI 你·南京》AIGC 城市宣传 MV 这类项目,若打算采用旁白朗诵方式,需对文案有较高要求。直接让 GPT 写文案可能效果平淡,应更具体地提出需求,例如可利用 360 浏览器字幕提取功能捕捉相关视频文案,再让 kimi 和 GPT 进行分析和学习,理解目标写作风格并融会贯通。写作时可同时对比 kimi 和 GPT 的结果,在中文理解和写作能力上,kimi 表现更突出。完成文案后可稍作调整,使其更顺口,如让 kimi 将“钟山风雨起苍黄,江南佳丽地,金粉六朝都”改为“钟山风雨起苍黄,古都烟云梦犹长”。 2. 以美妆行业为例,在电商带货本地生活方面,表明身份、描述需求并提出回答要求,用 ChatGPT 生成短视频选题文案和短视频文案。之后按照以下步骤生成虚拟数字人短视频:第一步,打开特定网站(需科学上网);第二步,在右侧文字框输入 ChatGPT 生成的内容,选择想要的头像、不同国家和声音;第三步,点击“Create Video”等待生成。生成后结合产品讲解即可发布用于视频带货。 3. 对于文案创作到一定阶段,如为朗诵配音确定视频时长和分镜数量时,若 AI 语音效果不佳,可考虑让 AI 进行歌词改写和歌曲取名,如将写好的文字复制给 AI,并定义歌词风格和时间长度。对比 kimi 和 GPT 的结果后进行修改定稿。
2024-10-28
作为新手,我该如何学习AI技术
作为新手学习 AI 技术,可以从以下两个方向入手: 偏向技术研究方向: 数学基础:包括线性代数、概率论、优化理论等。 机器学习基础:如监督学习、无监督学习、强化学习等。 深度学习:涵盖神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 自然语言处理:涉及语言模型、文本分类、机器翻译等。 计算机视觉:包含图像分类、目标检测、语义分割等。 前沿领域:例如大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 科研实践:进行论文阅读、模型实现、实验设计等。 偏向应用方向: 编程基础:掌握 Python、C++等。 机器学习基础:如监督学习、无监督学习等。 深度学习框架:熟悉 TensorFlow、PyTorch 等。 应用领域:包括自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 数据处理:做好数据采集、清洗、特征工程等。 模型部署:关注模型优化、模型服务等。 行业实践:参与项目实战、案例分析等。 同时,数学和编程基础是必不可少的。还需要紧跟前沿技术发展动态,并结合实际问题进行实践锻炼。 以下是一些关于 AI 技术原理的基础知识: 概念:生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 相关技术名词: AI 即人工智能。 机器学习是电脑找规律学习,包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习使用有标签的训练数据,目标是学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归。 无监督学习的数据没有标签,算法自主发现规律,经典任务如聚类。 强化学习从反馈里学习,最大化奖励或最小化损失,类似训小狗。 深度学习参照人脑有神经网络和神经元,因层数多称为深度,神经网络可用于多种学习方式。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 是大语言模型。 技术里程碑:2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出 Transformer 模型,它完全基于自注意力机制处理序列数据,比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。
2024-10-25
我该如何利用文心一言、kimi等已有的大语言模型去作个性化训练?
已有的大语言模型如文心一言、kimi 等通常不支持个人进行个性化训练。 大语言模型的相关知识包括: 国内大模型有通用模型如文心一言、讯飞星火等,处理自然语言;还有垂直模型,专注特定领域。 大语言模型工作原理包括训练数据、算力、模型参数,在训练数据一致情况下,模型参数越大能力越强。 Transformer 是大语言模型训练架构,具备自我注意力机制能理解上下文和文本关联。 大模型可能因错误数据导致给出错误答案,优质数据集对其很重要。 Prompt 分为 system prompt、user prompt 和 assistant prompt,写好 prompt 的法则包括清晰说明、指定角色、使用分隔符、提供样本等。 Fine tuning 是基于通用大模型,针对特定领域任务提供数据进行学习和调整,以适应特定领域的需求。 学习大型语言模型(LLM)的开发是一个系统性的过程,需要涵盖多个方面的知识和技能: 掌握深度学习和自然语言处理基础,包括机器学习、深度学习、神经网络等基础理论,以及自然语言处理基础,如词向量、序列模型、注意力机制等。 理解 Transformer 和 BERT 等模型原理,掌握相关论文。 学习 LLM 模型训练和微调,包括大规模文本语料预处理,使用预训练框架,以及微调 LLM 模型进行特定任务迁移。 掌握 LLM 模型优化和部署,包括模型压缩、蒸馏、并行等优化技术,模型评估和可解释性,以及模型服务化、在线推理、多语言支持等。 进行 LLM 工程实践和案例学习,结合行业场景,进行个性化的 LLM 训练,分析和优化具体 LLM 工程案例,研究 LLM 新模型、新方法的最新进展。 持续跟踪前沿发展动态。 机器学习是人工智能的一个子领域,深度学习是机器学习的一个子领域,大语言模型是深度学习在自然语言处理领域的应用之一,具有生成式 AI 的特点。
2024-10-18
我需要制作大量视频用于抖音短视频,请问我该用什么工具
如果您需要制作大量用于抖音短视频的视频,以下是一些相关工具: 1. GPT4:可以用自然语言画出效果较好的图,但费用较高。免费替代工具是微软的 Copilot,不过准确性比 GPT4 差。 2. ChatGPT + 剪映:ChatGPT 生成视频小说脚本,剪映根据脚本自动分析出视频所需要素并生成素材和文本框架,能快速实现从文字到画面的转化。 3. PixVerse AI:在线 AI 视频生成工具,支持将多模态输入转化为视频。 4. Pictory:AI 视频生成器,用户提供文本描述即可生成相应视频内容,无需视频编辑或设计经验。 5. VEED.IO:提供 AI 图像生成器和 AI 脚本生成器,帮助从图像制作视频并规划内容。 6. Runway:能将文本转化为风格化的视频内容,适用于多种场景。 7. 艺映 AI:专注于人工智能视频领域,提供文生视频、图生视频、视频转漫等服务,可根据文本脚本生成视频。 这些工具各有特点,适用于不同的应用场景和需求,能帮助您快速生成吸引人的视频内容。但请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-10-07
怎么用AI绘制一个我指定的动漫人物原型的各类图片,例如日漫《好想告诉你》中的黒沼爽子
要使用 AI 绘制指定的动漫人物原型,如日漫《好想告诉你》中的黑沼爽子,您可以按照以下步骤进行: 1. 选择合适的 AI 绘画工具:目前有许多在线的 AI 绘画平台和软件可供选择,例如 DALL·E2、StableDiffusion 等。 2. 明确描述特征:在输入描述时,尽可能详细地描述黑沼爽子的外貌特征,包括发型(如黑色的长直发)、眼睛(如大而明亮的眼睛)、服装(如校服的款式和颜色)、表情(如羞涩的微笑)等。 3. 参考相关图片:如果可能,找到黑沼爽子的官方图片或其他粉丝绘制的作品,作为参考提供给 AI 绘画工具,以帮助其更好地理解您的需求。 4. 不断调整和优化:根据生成的初步结果,对描述进行调整和优化,例如修改某些特征的描述、增加更多细节等,以获得更符合您期望的图片。 需要注意的是,AI 绘画的结果可能会受到多种因素的影响,不一定能完全符合您的预期,但通过不断尝试和优化,您有机会获得较为满意的作品。
2024-10-17