随着计算机对人类自然语言的学习和理解程度突飞猛进，人机交互的方式也在迅速而深刻的改变着，一种广泛而又有着极强创新性的模型迅速成为各大公司入局竞争的重点——大语言模型（LLM），这个被视为通往通用人工智能的捷径、被誉为新科技革命爆发奇点的新应用，究竟与机器翻译的发展有什么样千丝万缕的联系？

报告从三个方面介绍了小牛翻译团队对于多语言机器翻译技术的探索，包括：1）构建多语言机器翻译系统，设计多分枝网络保证不同语言的促进作用的同时，降低语言之间的干扰，从而解决多语言模型在低资源语种上表现良好而在富资源语种上表现较差的情况；2）构建大容量模型，构建大容量模型，基于常微分方法和神经网络，使用欧拉方法来估算常微分方程的高阶解，实现更加高效且高性能的神经网络；3）通过融合大语言模型相关技术，在翻译过程中融合翻译记忆，实现机器翻译与情景学习的结合，提高机器翻译性能。之后，杜权博士也介绍了一对一模型、以中文为核心的模型等多种多语言机器翻译模型的部署方案，并对比了其在不同资源语种上的优劣。

报告介绍了阿里翻译在机器翻译领域的最新进展，以及对机器翻译研究的启发和思考。谢军博士表示，高质量、可信赖和易迁移是机器翻译研究的目标，也是机器翻译在多领域、多场景广泛应用的保障。报告强调了翻译结果的可信度评估的重要性，并介绍了外部评价和自我评估的方法。同时探讨了新的研究范式：包括基于段落和篇章的评价方法、新知识的引入以及模型自我评估。此外，报告提到了阿里翻译在电商领域的侧重以及在语音输出和通用能力方面的改进。

报告介绍了小米手机和物联网设备上的翻译功能，并提到了小爱翻译和屏幕翻译等工具。报告还介绍了其他的机器翻译在小米产品中的落地应用以及在端到端语音翻译，同声传译和图片翻译方向的探索和成果。此外，报告中提到了在融合视觉信息的图片文本翻译方面取得了进展。最后，李响博士分享了团队关于大模型的研究工作，探讨了大模型在神经机器翻译系统中的优势和对用户体验的提升。

报告介绍了文献翻译研究的背景以及进行文献翻译研究的目的。之后，针对语料库建设、数据采集和清洗等工作给出了自己的设想：基于神经网络的实证文献翻译模型的训练方法，通过扩充语料库、资料预处理、在现有模型基础上定制和改进新模型等方法，获得高质量翻译结果。最后，他对该研究的应用方向做了合理展望，如引入多模态信息提升翻译效果、深度强化学习研究，以及与大语言模型的结合等等。

2023小牛翻译论坛上，五位嘉宾在Panel环节中对热点问题开展了深入讨论，提出了很多有价值的观点，来自各平台的网友也受到论坛的氛围所影响，积极互动，提出了很多值得思考的问题。