今天小編分享的科學經驗：新科研神器！這回讀英文論文真跟讀中文沒兩樣了，歡迎閱讀。
大模型時代，讀論文這事兒真是越來越爽了 ~
你敢信，這樣式兒的論文并非中文原版，而是出自翻譯軟體之手的翻譯版。
原文長這樣：
不僅譯文流暢，公式圖表也絲毫不亂，原模原樣清晰美觀不說，各種圖注表頭該翻譯也都能翻譯到位。
并且在大模型加持之下，有什麼疑點劃線引用直接就能問，再也不怕沒人一起讨論最新前沿科技進展，被導師一問一個不吱聲了。
都說搞科研英語必須過硬，但畢竟作為非母語者，想要如閱讀中文一般快速抓住重點、一目十行，屬實門檻有點高。
知乎就曾有這樣的問題引發熱議—— " 英文 SCI 是否限制了中國人的閱讀 "？
高贊回答也紛紛坦言，看中文比看英文流暢是事實。彼時，亦有人暢想，未來翻譯軟體能力不斷提高，對于科研黨來說，語言門檻将大大降低。
現在，大模型的出現，還真就在短短幾年之内，把暢想變成了現實。
上述讀論文新神器，就是老夥計百度翻譯的新功能：AI 論文精翻。
輸入 PDF 論文，實測幾分鍾就能得到一份堪比原版的精細譯本。
再也不用怕 AI 論文每天飛速更新，Boss 嫌我跟進太慢了。
像讀中文論文一樣讀英文論文
翻譯論文 PDF，其實說起來并不是什麼新鮮事。
但用過的朋友都知道，過去翻譯軟體翻論文，存在幾個明顯的問題：
術語翻譯不準确。Transformer 翻成變壓器，就屬于是典中典。
公式、圖片排版容易亂，影響閱讀體驗。
因而此番百度翻譯 "AI 論文精翻 " 的目标也很明确：
像讀中文論文一樣讀英文論文。在翻譯版本裡，盡可能提供跟原版論文相同的閱讀體驗。
論文精翻大模型 +LaTeX 專業排版
此前，百度翻譯就已經基于翻譯大模型技術，重塑翻譯體系，一方面能結合上下文，理解語境提供更精準、地道的譯文；另一方面能在翻譯之外，通過 AI 助手與用戶的互動，提供更加深入、多元的翻譯服務。
在此基礎之上，AI 論文精翻還有論文精翻大模型加持，能做到更加精準的術語翻譯，提供更自然的閱讀體驗。
舉個例子，把新鮮出爐的 OpenAI 論文一鍵上傳（檔案大小不超過 50M，字數 5 萬字以内），很快啊，也就不到 1 分鍾的時間，39 頁英文論文就被翻譯成了排版精美的中文論文。
對比細節可以發現，這是百度翻譯的版本：
因此自然會有人問，是否可以通過将思維鏈監測器直接納入代理的訓練目标來抑制這些漏洞。
這是谷歌翻譯的版本：
因此很自然地會問，是否可以通過将 CoT 監視器直接合并到代理的訓練目标中來抑制這些漏洞。
從譯文的自然程度和術語的精準程度來看，百度翻譯 AI 論文精翻都更勝一籌。
值得一提的是，此次 AI 論文精翻專門加入了LaTeX 排版，使得翻譯版本看上去跟原版更為一致、專業。
這其實也解決了另一個科研黨的痛點：看翻譯版本總不放心，時時得跟原文對照着看，影響了效率的進一步提升。
旗艦大模型搞定泛讀 + 精讀
論文精翻大模型負責增強翻譯的精準性和流暢度，而百度自家文心大模型則負責起了實時互動問答的部分。
無需跳轉，就在 AI 論文精翻的功能界面裡，側邊欄内置 AI 助手。
一鍵就能速讀摘要，快覽全文，幫忙完成論文泛讀。
論文細節，也可以哪裡不會問哪裡，沒啥提問思路了，AI 助手還會給出提示。
論文搭子，這不就有了嗎（doge）？
大模型讓翻譯徹底變革，真香
随着基礎模型的不斷增強，過去翻譯軟體的功能，有被以 ChatGPT 為代表的大模型產品取而代之的趨勢。
但與此同時，與大模型的結合，也正在讓翻譯軟體全面進化。
事實上，與通用大模型產品相比，翻譯軟體仍具有獨特的優勢點：
翻譯的質量，不僅取決于模型本身，也在于系統工程與企業級服務的深度融合。
用大白話來說，其一，就是歷經多年打磨，翻譯軟體往往在各種垂直領網域中有更深厚的語料積累。
以百度翻譯為例，百度翻譯專為解決翻譯場景問題打造的翻譯大模型，就基于海量垂直領網域語料（涵蓋法律、金融、醫療、IT 等幾十個專業領網域）進行了定向優化。
其二，就是對于用戶的具體需求和痛點，翻譯軟體關注更久、把握更精準。
比如，百度翻譯在文檔解析方面，對于常見的 Word、PDF、txt、Excel 等常見格式文檔，都具備高度還原的能力，MQM（多維度質量評估體系）評分達到了 92 分以上。
另外，百度翻譯的智能切句送翻，能避免普通切句導致的語義割裂，提升翻譯效果；實時術語幹預，中英翻譯術語采納率超過 98%；譯後編輯，能實時修改譯文并自動沉澱學習，實現越翻越準的效果。
百度翻譯還提供企業級協作系統，涵蓋多人協同編輯、成員内檔案分享、成員管理等功能；數據資產沉澱，包括構建企業級知識庫、術語庫；以及安全合規體系——百度雲對象存儲通過 ISO27032、ISO27017 等多項安全認證，并承諾客戶數據不用做百度訓練數據。
簡而言之，就是在 " 翻譯 " 這種具體的產品、功能形态上，翻譯軟體，正在通過全面擁抱大模型，革新自身的同時，最大化工程、產品實踐優勢。
2025 年，讓大家感到驚喜的是，基礎大模型仍然在不斷進化，并在相互競争中持續突破能力邊界。
但站在 AI 模型落地的角度，或許更大的機會點在于，通用模型能力在垂直場景的下放。
不僅僅是 AI 原生應用，像百度翻譯這樣的 " 傳統 " 應用也在被徹底變革，并在本身業務積累的基礎上，實現更好的互動體驗。
對于咱們用戶而言，主打一個：
而回到翻譯本身的角度，就在 DeepSeek、Manus 引爆全球讨論的背景之下，中國的科研力量越來越受到全世界的關注。
圖靈獎得主 LeCun 就在最新訪談中，肯定了來自中國團隊的創新成果，并表示 " 世界上的任何地區都無法壟斷好的創意 "。
那麼，當語言的門檻進一步被技術所抹平，科研也将更加平等。
你覺得呢 ?
— 完 —
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