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使用智谱AI大模型翻译视频字幕
可以看出，智谱AI对于该模型寄予厚望。 为了验证这个大模型的性能，我们尝试用它来实现【视频字幕翻译】功能。 目前很多视频网站（如B站）上面，大量优质内容都是英文的，并且也没有配备中文的字幕翻译，这对于很多人来说，大大降低了观看体验。 因此，我们决定利用大模型，将视频的字幕翻译成中文，这样就可以快速理解视频的大致内容，大幅提升工作与学习效率。 下面，我们以 B站 上的视频为例，来实现这个功能。 下面，我们就可以利用智谱AI的 glm-4-0520 大模型，将原版的英文字幕翻译成中文： # 构造Chain,将原版的英文字幕翻译成中文 llm = ChatZhipuAI(model="glm-4- 最后，我们可以利用智谱AI刚刚推出的 embedding-3 这个 Embedding 模型，计算下两个字幕的语义相似度： # 计算原版英文字幕和翻译后的中文字幕在语义上的相似度 embeddings
1.7K10编辑于 2024-09-06 - 来自专栏Puppeteer学习
MongoDB学习（翻译5）
本节C#驱动教程谈论C#类到BSON对象的序列化和反序列化。序列化是映射一个对象到可保存到MongoDB库中BSON对象的过程，反序列化由BSON文档重建对象的逆过程。因此，序列化过程通常被称为“对象映射”
77320编辑于 2022-05-09 - 来自专栏星哥的AI自留地
5分钟搞定视频翻译配音！开源极简工具KrillinAI
5分钟搞定视频翻译配音！ 先给大家捋清楚这款工具的核心定位：它是一款开源的AI视频翻译与配音一体化工具，核心优势就两个字——极简。 AI视频翻译配音工具，100种语言双向翻译，一键部署全流程，可以生抖音，小红书，哔哩哔哩，视频号，TikTok，Youtube等形态的内容成适配。 不用复杂的技术配置，不用懂高深的AI原理，甚至不需要你有专业的视频剪辑基础，它能一站式完成「视频原声音频提取→AI翻译→目标语言配音→音频与视频合成」全流程，支持上百种语言的翻译与配音，覆盖主流语种（中英日韩法德等 我以「中文视频翻译成英文并配音」为例，给大家一步步演示，全程5分钟就能搞定，跟着做就行。
22510编辑于 2026-06-26 - 来自专栏史上最简单的Spring Cloud教程
docker官方文档翻译5
在第5部分中，你将学习分布式应用程序层次结构的顶部：堆栈。 堆栈是一组相互关联的服务，它们可以共享依赖关系，并且可以进行协调和伸缩。 /repo:tag with your name and image details image: username/repo:tag deploy: replicas: 5 ) Creating service getstartedlab_visualizer (id: l9mnwkeq2jiononb5ihz9u7a4) 查看可视化界面 你在Compose文件中看到，可视化工具在端口 转到8080端口的IP地址，您可以看到可视化器正在运行： 可视化器的单个副本按照预期在manager上运行，并且网络的5个实例遍布整个群集。 /repo:tag with your name and image details image: username/repo:tag deploy: replicas: 5
63510编辑于 2022-05-07 - 来自专栏音视频技术
5G+AI时代的高效视频处理
当前互联网上大于75%的流量都来自于视频，据估计5G时代视频流量更是高达90%以上。如何压缩、传输以及分析视频内容成为5G部署及大规模应用的关键。 虽然传统的5G部署也有一定市场，但经过AI加持的智能终端/边缘/云计算可以为5G带来更大的收益及降低其部署成本。 文 / 徐科 整理 / LiveVideoStack 本次分享的内容是关于在AI + 5G时代下视频、图像处理等技术的发展情况，以及在5G技术与人工智能的加持下，视频处理，图像处理等技术的发展方向。 三是随着5G和AI的兴起，尤其是在视频编解码标准这一方面，是否遵循着以前的混合架构。 新时代的视频压缩 3.1 视频压缩的发展方向 针对于现在的5G+AI时代，视频压缩未来的方向主要包括图中四部分：5G、系统方法、AI/DL/NN上的硬件和半导体。
1.4K70发布于 2020-03-26 - 来自专栏HueiFeng技术专栏
【翻译】.NET 5 Preview 1 发布
当我们期待下一个主要版本.NET 5的发布时,我们将继续将.NET移动应用程序模型(Xamarin) 包含在.NET 5中, 继续将.NET统一到一个平台中,.NET 5包含ASP.NET Core、Entity 这也清楚表明了.NET 5是未来,.NET是一个用于构建任何类型的应用程序的单一统一平台. 让我重点介绍.NET 5的一些高级目标： 统一的.NET SDK经验： 所有.NET 5应用程序中的单个BCL（基类库）. 为.NET 5做准备的最好方法是将所有.NET Core应用程序迁移到3.1-我们将使从.NET Core 3.1到.NET 5的过渡尽可能轻松.而且, 如果您仍在.NET Framework上构建应用程序 来源：https://devblogs.microsoft.com/dotnet/announcing-net-5-0-preview-1/
1.3K10发布于 2020-03-19 Claude Sonnet 5 简介（原文翻译）
Claude Sonnet 5 旨在成为迄今为止最具智能体（agentic）特性的 Sonnet 模型。 对许多开发者而言，智能体 AI（Agentic AI）时代正是始于 Sonnet 级别的模型：Claude Sonnet 3.5、3.6 和 3.7 是首批在编程和工具使用方面展现出令人瞩目能力的模型。 Sonnet 5 缩小了这一差距：它的性能已接近 Opus 4.8，但价格更低。 开发者可以通过 Claude API 调用 claude-sonnet-5。 使用 Claude Sonnet 5 开展工作 下图对比了 Sonnet 5 与 Sonnet 4.6 以及 Opus 4.8 在不同思考程度（effort levels）下的表现，评估基于智能体搜索测评集
21710编辑于 2026-07-09- 来自专栏dotNET知音
【翻译】.NET 5 Preview 1 发布
当我们期待下一个主要版本.NET 5的发布时,我们将继续将.NET移动应用程序模型(Xamarin) 包含在.NET 5中, 继续将.NET统一到一个平台中,.NET 5包含ASP.NET Core、Entity 这也清楚表明了.NET 5是未来,.NET是一个用于构建任何类型的应用程序的单一统一平台. 让我重点介绍.NET 5的一些高级目标： 统一的.NET SDK经验： 所有.NET 5应用程序中的单个BCL（基类库）. 为.NET 5做准备的最好方法是将所有.NET Core应用程序迁移到3.1-我们将使从.NET Core 3.1到.NET 5的过渡尽可能轻松.而且, 如果您仍在.NET Framework上构建应用程序 来源：https://devblogs.microsoft.com/dotnet/announcing-net-5-0-preview-1/
1.3K10发布于 2020-03-18 - 来自专栏.Net Core 技术栈
【翻译】.NET 5 Preview5发布
今天，发布了.NET 5.0 Preview5。主要对它进行了一小部分新功能和性能的改进。.NET 5.0 Preview 4包含了一些计划和.NET 5.0要交付的内容。 在.NET 5中的支持WinRT API中明确指出了这些好处： WinRT互操作可以独立于.NET runtime进行开发和改进。 在Preview 5中，添加了对Linux的支持，并在Preview 6中添加了对macOS的支持。对Windows支持已经存在。 Alpine 3.12 本周，增加了对Alpine 3.12，.NET Core 3.1和.NET 5的支持。Alpine Linux的维护者于5月29日宣布发布Alpine 3.12。 来源：https://devblogs.microsoft.com/dotnet/announcing-net-5-0-preview-5/
70520编辑于 2022-04-07 - 来自专栏Java架构师历程
AI如何挑战传统翻译
今年早些时候，该公司推出了 Gengo.ai，这是一个按需平台，为机器学习系统的开发人员提供Gengo翻译提供的各种多语言服务。 AI就像一个小孩。孩子受教育的类型对结果有很大影响。培训数据对于提高AI和机器学习系统的质量非常重要。 “ 需要深入分析 Gengo.ai正在开展一系列项目，展示对结构化，高质量数据的需求，使AI系统能够处理需要文化和种族专业知识的更广泛的任务。 “ 自Gengo.ai推出 以来，该公司迄今已处理了超过10亿字。该公司为AI开发人员提供了一系列免费资源，例如 50个最佳的机器学习免费数据集。 AI开发人员可以通过将预先存在的文件发送给Gengo的个人客户经理进行审核来订购AI培训数据，也可以使用Gengo.ai API访问大量数据。
85330发布于 2019-03-08 - 来自专栏机器学习AI算法工程
python使用AI实现识别暹罗与英短
那种猫是英短？ 第一张暹罗 第二张英短 你以后是不是可以识别了暹罗和英短了？大概能，好像又不能。这是因为素材太少了，我们看这两张图能分别提取出来短特征太少了。 那如果我们暹罗短放100张图，英短放100张图给大家参考，再给一张暹罗或者英短短照片是不是就能识别出来是那种猫了，即使不能完全认出来，是不是也有90%可能是可以猜猜对。 我们是怎么识别暹罗和英短的呢？当然是先归纳两种猫的特征如面部颜色分布、眼睛的颜色等等，当再有一张要识别短图片时，我们就看看面部颜色分布、眼睛颜色是不是可暹罗的特征一致。 如下图： 对一个32x32x3的图使用10个5x5x3的filter做卷积得到一个28x28x10的激活图(激活图是卷积层的输出). •池化层 减少图片的分辨率，减少特征映射。怎么减少的呢？ 下面使用apple的卷积神经网络框架TuriCreate实现区分暹罗和英短。
1.4K110发布于 2018-03-09 - 来自专栏柒八九技术收纳盒
AI赋能前端 - 抛弃百度翻译，自部署AI翻译服务
一个专注于前端开发技术/Rust及AI应用知识分享的Coder ❝此篇文章所涉及到的技术有 AI 翻译 LibreTranslate 自部署 Argos Translate Python 因为，行文字数所限 不去facebook，是因为他们爷爷奶奶爸爸奶奶在上面分享AI生成的耶稣画像（老头子们太老土了）。 不去instagram是因为那里的世界太假，都是粉饰过的，不是真实的。 翻译服务 我们是采用开源的翻译服务 - LibreTranslate。 ❝它完全自主托管的免费开源机器翻译 API。 与其他 API 不同的是，它不依赖 Google 或 Azure 等专有提供商来执行翻译。相反，它的翻译引擎由开源的 Argos Translate 库提供支持。 从上面的模型看出来，我们是可以支持很多语言的互相翻译的。
69300编辑于 2025-01-19 视频翻译太贵太慢？AI 一键译制把成本降到人工的 110
腾讯云媒体AI把ASR、翻译、字幕压制、AI配音串成一条链路，字幕级1080P 3.863元/分钟、配音级12.863元/分钟，让出海团队第一次可以今天剪完今天上线。 痛点 5：专业内容翻译不过关 → 热词库 + 大模型双保险 金融、医疗、3C、游戏这些领域，专业术语译错就是事故。 知识课程 / 长视频：大模型翻译 + 基于音色 ID 配音 0.5 元/分钟，总成本可控，长视频最怕的就是配音贵。 走完这条路径，你基本上就能判断 AI 译制对你团队意味着"降本"还是"扩产"——大多数团队的答案是两个都要。 视频翻译不该再是出海路上最贵、最慢的那一环。 把人工译制链路重构成"ASR + 大模型翻译 + 术语库 + AI 配音 + 字幕压制"的分钟级流水线，是腾讯云媒体 AI 在做的事。
30610编辑于 2026-06-012026 AI 视频翻译工具横评：HeyGen、Rask AI、ElevenLabs 与腾讯云媒体 AI 谁更适合企业出海？
摘要 AI视频翻译赛道在2026年竞争白热化，HeyGen、Rask AI、ElevenLabs等海外工具与国内云厂商同台竞技。 这催生了一个爆发式增长的市场——AI视频翻译与本地化。 从短剧出海到跨境电商，从在线教育到企业培训，越来越多的中国企业需要将中文视频快速转化为多语种版本。 选型建议：按你的实际需求匹配 选海外SaaS工具的情况： 个人创作者，偶尔翻译1–2条短视频 对去字幕/去水印无需求（原视频无硬字幕） 不需要与其他云服务生态联动 选腾讯云媒体AI的情况： 企业级批量处理 、克隆声纹、生成目标语言配音 字幕压制 → 将翻译字幕烧录到视频画面 输出分发 → 直接写入COS，通过CDN分发至各平台 这5步在腾讯云媒体AI中可通过一次API调用或控制台工作流自动串联完成。 总结 2026年AI视频翻译赛道已进入"功能堆叠"的下半场。单点能力（只有配音、只有翻译）已不足以满足企业实际需求。真正的竞争壁垒在于：全链路覆盖（从擦除到分发）+ 企业级可靠性 + 成本可控。
52510编辑于 2026-06-01- 来自专栏dotNET知音
【翻译】.NET 5中的性能改进
还有一堆等待拉请求JIT尚未合并,但很可能在.NET 5发布(除此之外，我预计还有更多在.NET 5发布之前还没有发布的内容)。 :25[0-5]|2[0-4][0-9]|[01]?[0-9][0-9])\.){3}(?:25[0-5]|2[0-4][0-9]|[01]? NET 5中使Uri更快。 长话短说，不理想的排队会导致较慢的处理速度和比实际需要更多的epoll线程。这被纠正与两个PRs, dotnet/runtime#35330和dotnet/runtime#35800。 在.NET 5中，Blazor使用.NET 5 mono运行时和所有其他应用模型共享的.NET 5库。这给性能带来了一个重要的变化:大小。
4.4K40发布于 2020-07-20 - 来自专栏全栈程序员必看
【翻译】.NET 5中的性能改进
还有一堆等待拉请求JIT尚未合并,但很可能在.NET 5发布(除此之外，我预计还有更多在.NET 5发布之前还没有发布的内容)。 :25[0-5]|2[0-4][0-9]|[01]?[0-9][0-9])\.){3}(?:25[0-5]|2[0-4][0-9]|[01]? NET 5中使Uri更快。 长话短说，不理想的排队会导致较慢的处理速度和比实际需要更多的epoll线程。这被纠正与两个PRs, dotnet/runtime#35330和dotnet/runtime#35800。 在.NET 5中，Blazor使用.NET 5 mono运行时和所有其他应用模型共享的.NET 5库。这给性能带来了一个重要的变化:大小。
2.9K20编辑于 2022-09-09 WAPlugin：WhatsApp AI翻译插件，AI智能客服
——WAPlugin-WhatsAppAI智能聊天助手，以AI为核心驱动，集智能回复、自动翻译、语音识别、图片识别与客户管理于一体，打造全流程自动化沟通体验，帮你解放双手，把更多时间花在成交上！ 三、多模态AI识别：打破沟通壁垒，高效处理各类需求跨境沟通，最头疼的就是语言障碍和各类信息录入的繁琐，而WAPlugin的AI多模态识别功能，直接把这些麻烦事“一键搞定”：✅AI翻译（多语言+术语映射） ✅AI语音识别：自动将客户发送的语音消息转译为文本，并同步完成多语言翻译，不用手动听打、手动翻译，哪怕客户发长语音，也能快速get核心诉求，大幅提升沟通效率。 WAPlugin兼顾客户管理与团队协作，让每一份客户资源都不被浪费，每一个团队成员都能高效发力：联系人管理（客户档案）：建立结构化客户档案，整合客户备注、标签分类、AI翻译偏好、自动回复设置等全维度信息 -%E5%8A%A9%E6%89%8B/lhdopmlbnndhloalcpmgmdcbjnlflofe4、点击添加扩展程序，安装完成后刷新WhatsApp网页版，即可解锁全部功能。
37310编辑于 2026-05-25- 来自专栏GiantPandaCV
Torch MLIR公开会议翻译视频-上
由于最近写文章的idea比较有限，我们会陆续翻译和制作一些编译器领域的public meeting视频（主要是关于TVM和MLIR的）。 这个视频是torch mlir公开会议的上半部分大约20分钟，主要讲了一些torch mlir的历史背景以及项目总览。 翻译和制作视频是非常不容易的，特别是这种编译器领域的public meeting，要搞清楚每句话然后翻译以及拆分出来难度是不小的，我们翻译和整合这个55分钟的会议视频已经陆续花了半个月以上了，因为我们只有周末才能进行 希望大家可以理解视频中可能有的瑕疵，以及欢迎在B站的评论区提意见帮助我们改进。 如果你对这个网站上的某个会议感兴趣，你可以在B站评论区提出，我们或许会考虑翻译和制作对应会议的视频。 Torch MLIR公开会议翻译视频-上
1K20编辑于 2022-05-25 - 来自专栏PaddlePaddle
【PaddlePaddle视频新课】之机器翻译
今天问答栏目以视频形式呈现 其他PaddlePaddle深度学习实战课程 ? PaddlePaddle之语义角色标注 http://bit.baidu.com/course/detail/id/179/column/117.html 课程介绍：本节课主要介绍机器翻译的一些基本概念和原理 ，结合法英翻译的示例，介绍如何用PaddlePaddle完成一个模型的训练和预测过程。
67820发布于 2018-07-26 短剧视频翻译配音为什么总有翻译腔？对话级NMT实战方案
对于短剧出海翻译，尤其是要接入 AI 配音、字幕和时间轴的工作流，句级翻译只能解决“看懂”，对话级翻译才更接近“能演”。句级 NMT 为什么容易把短剧对白翻成书面语？ 口语化 post-editing：让翻译结果适合配音而不是只适合阅读视频翻译最终要进入 AI 配音或人工配音，文本不能只追求字面对齐，还要考虑可读性和节奏。 一个实用的 post-editing 策略通常包含：长句拆短：避免配音一口气读不完。书面词替换：把 “therefore / however / I am unable to” 换成更自然的口语表达。 ：文档翻译主要追求段落准确，视频翻译还要追求角色、节奏和声音表现。 如果团队使用 VividDub 这类一站式 AI 视频翻译方案，重点不是只看“能不能翻译”，而是看它能不能把 AI 视频翻译、AI 配音、多角色识别、字幕生成和字幕压制串成稳定链路。
21010编辑于 2026-05-27
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