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我们如何检查每一份译文
这个博客有 64 篇文章，十一种语言：704 行，约 220 万字符。没有一篇文章在任何一种语言里缺失 — 这个说法只有在有东西强制它时才有意义。 确实有东西在强制。译好的一行写入之前，先与英文原文比对，不通过的行根本不会被写入 — 它会被报告出来，留给人看。 1 — 相同的链接目标 2 — 相同的占位符 3 — 每种标签数量相同 4 — 长度在 0.5 倍到 2.5 倍之间…
为什么 AI 不跑在我们的服务器上
为本站提供服务的那台机器上，没有跑任何语言模型。摘要是在第二台设备上算出来的，它去取任务、做完计算，再把句子送回来。 理由是算术。一个 3B 模型占用一个多 GB 的内存，每次回答要花几秒。而整个应用里最重的一次数据库查询是 581 毫秒。把两者放在同一块板子上，意味着 379 000 个计数器的图片要排在一个文本生成器后面等——而它们才是真正的产品。 最重的数据库查询581…
一句摘要必须跨过的门槛
这个摘要功能被送上过 2 061 个计数器。它写出了 262 句话。其余所有的任务都以同一个结果收场，而那并不是一条错误消息，尽管它是按错误归档的：数据太少。 1 796 —— 数据太少 262 句 87,1 % 12,7 % 2 061 个任务，其中 3 个仍在队列…
AI 可以写什么，不可以写什么
在一个公开的统计页面顶部，这里可能有两三句话，描述这个计数器本月做了什么。它们是一个语言模型写的。模型在这里什么也不编造，而让这句话成立的那套安排值得描述一番——因为搭建这个功能的显而易见的做法，并不具备这个性质。 服务器 找出数字 服务器 每个事实一条提示 模型 一句话 服务器 逐位核对数字与提示 句子被展示 句子被丢弃 服务器跑…