本地化与 AI 数据项目知识

了解本地化、多语言内容和 AI 数据项目中的规划与交付问题。

AI 数据

视频标注服务采购指南

从标注类型、轨迹一致性、工具格式、成本因素、质量验收到试点清单,系统比较视频标注服务。

AI 数据

模型训练前如何审计 AI 训练数据集

模型训练前如何判断数据能否放行?本指南面向机器学习工程师和 AI 产品团队,系统说明数据来源、使用依据、覆盖矩阵、标签一致性、元数据、重复与测试泄漏、偏差检查、抽样复核和交付文档,帮助团队把发现的问题转成可执行的修复方案与验收门槛,并建立可追溯的版本和批准记录。

翻译

翻译流程中的人工审校:哪些内容最需要重点把关

如何为技术、法律、医疗及品牌内容分配人工审校?本指南从错误后果出发,说明双语审校、专业审核和最终校对的职责,提供试点校准、问题日志、版本控制、预算比较和发布清单,帮助本地化与质量团队在询价前明确验收标准,并让多语言交付的批准过程可以追溯。

人工智能

15天交付5,040条银行场景文本——横跨亚洲4大市场的AI数据采集案例

本案例研究展示了 Smart Language Service 如何与 AIxBlock 合作,完成一项高难度、多地区的银行场景文本采集项目。面对紧迫的交期、复杂的语言要求(日语简体口语、粤语与英语混用、普通话与方言交替),以及严格禁止AI生成内容的品质标准,我们在15天内成功交付了日本、中国大陆、香港、新加坡四个地区共5,040条真实场景语句,并实现了100%的验收通过率。

行业洞察

AI大爆发时代来临:2026年3月最值得关注的五大AI浪潮

2026年3月,AI领域迎来史上最密集的一次技术与商业爆发:OpenAI以7300亿美元估值完成融资,一周内12款大模型集中发布,AI监管法律在全球落地,Anthropic调研8万人揭示真实AI恐惧……这一切意味着什么?企业又该如何应对?