计算機英文教材太難啃?Higress 和通义千問帮你!

admin

计较機相干英文课本的中译本色量堪忧，對付计较機專業的學生来讲，應當深有领會。由于大部門课本的译者本人可能未必彻底吃透书中技能内容，又或是范畴技能大拿，但其實不长于英文翻译。

本文将先容基于 AI 大說话模子举行英文技能内容翻译，并基于又免费又好用的翻译软件举行内容显現，帮忙大師輕鬆進修计较機英文原版课本。

1. 沉醉式翻译：

2. openai translator：

這两個东西支撑對接 OpenAI ChatGPT 来举行内容翻译，此中沉醉式翻译還支撑 PDF、EPUB，和视频字幕的及時翻译。其翻译结果远超 Google 翻译，乃至人工翻译。其缘由是推理模子自己基于内包你發官網,容的理解以後的翻译，而即便是英语專八程度，若是缺乏特定范畴常識（如：计较機、醫學、物理學），也很難翻译出信达雅的程度。

固然海内用户没法利用 OpenAI補腎茶,  ChatGPT 的功效，但咱們有本身的通义千問，連系 Higress[1]的多模子协定轉换能力（在這篇《通义千問 2.5 “客串” ChatGPT4，你分的清嗎？》中有先容），便可以用极低的 API 挪用本錢用上這两個插件了。

通义千問前不久刚举行了一轮大贬价：《击穿全網底价，通义千問 GPT-4 级大模子直降 97%！1 块錢能買 200 万 tokens》[2]

本文下面演示的结果就是基于 1 块錢 200 万 tokens 额度（至關于 5 本新華字典的文字量）的 qwen-long 模子。

在演示以前，先要感激沉醉式翻译的作者 Owen 和 openai translator 的作者 Yetone 設計并開辟出如斯優异的东西，帮忙常識的通报跨域說话的鸿沟，讓跨說话進修變得更易，用母语去沉醉式進修，再也不消担忧我的進修了～

Part.1 沉醉式進修 Rust（利用沉醉式翻译）

這里拔取了 Rust 官方的《The Rust Progra妹妹ing Language》[3]的 Understanding Ownership 一节的部門内容举行演示。由于是阅讀器在線浏览，直接開启沉醉式翻译便可以看到雙语显示：

通义千問翻译

人工翻译

我在 GitHub 上找到一個項目 star 数有 4.3k 的中文版：《Rust 步伐設計說话》[4]，比拟上面截取内容的翻译以下：

比拟上面通义千問的翻译，浏览這小我工翻译内容，我的浏览速率较着降低了；猜測人工翻译作者應當是在呆板翻译的根本上，做了一些简略调解，以是有一些翻译其實不是中文语境下的常见句式，比方：

英文原文：Think of being seated at a restaurant. When you enter, you state the number of people in your group, and the host finds an empty table 大溪通馬桶,that fits ev玻璃清潔器,eryone and leads you there.

中文版翻译：想象一下去餐馆就坐用饭。當進入時，你阐明有几小我，餐馆员工會找到一個够大的空桌子并领你們曩昔。

而這一段通义千問的翻译是：

想象一下在餐厅就坐的情形。進入時，你奉告辦事员你們一行的人数，然後辦事员會找到一张足以容纳所有人的空桌子并带你們曩昔。

通义千問在翻译時，举例来讲，做了如许的改良：

1. 语句格局更完备（想象一下去餐馆就坐用饭->想象一下在餐厅就坐的情形）

2. 去掉了中文语境下冗余的介词“When”（當進入時）

3. 弥补了英文原文中省略的宾语（你奉告辦事员）

通义千問的翻译明显更易浏览和理解。此外值得一题的是《The Rust Progra妹妹ing Language》一书還在跟從 Rust 說话本身的演進不竭迭代。但中文版《Rust 步伐設計說话》仍逗留在 2021 年的版本。

Part.2 沉醉式進修编译道理（利用沉醉式翻译）

這里拔取了 Bob Nystrom 编寫的《Crafting Interpreters》[5]的 Garbage Collection 一节的部門内容举行演示。用的作者免费公布的開源 PDF，用沉醉式翻译东西打開 PDF 便可。

结果炸裂！

Part.3 自動和英文世界交换（利用 openaKubet19,i translator）

“學而不思则罔”。在進修的進程中，咱們不免會有疑難必要交换，對付這些英文技能内容，海内的會商處所未几，咱們可以去 Reddit 上和外國友人举行交换。比方這里就有對付 Crafting Interpreters[6]的一些會商。

若是你的英文能力欠安，可以斟酌利用 openai translator 来翻译你的問题，然後公布到 Reddit 上：

我這内行滑把“误”辨認打成為了“勿”辨認，不外通义千問明显連系语境晓得了我真實的用意，翻译成為了“misidentification”。

Bravo!

對了，咱們還可以来跟通义千問對话一下，看看他的答复：

這里利用了 Higress+NextChat，把 gpt-4 模子映照為通义千問的 qwen-max 模子，以是截圖显示為 gpt-4，详细方法可以参考這里：