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2. 大模型迭代

无论是阅读外文教材、文献，还是进行外语写作和口语练习，有道翻译都能够提供及时、准确的翻译支持。

与传统的基于规则或统计的翻译方法相比，NMT神经网络具有显著的优势。

在教育领域，它助力学生和教师跨越语言障碍，提升学习与教学质量；在商务领域，它为跨国企业搭建了沟通的桥梁，促进了国际合作与交流。

除了NMT神经网络技术外，OCR图文识别技术也是有道翻译的一大亮点。

以下是一些具体的案例分析，展示了有道翻译在不同场景下的实际应用效果。

1. 自研翻译引擎

其中，NMT（神经网络机器翻译）技术和OCR（光学字符识别）技术是支撑有道翻译强大功能的两大核心支柱。

采用YNMT（有道神经网络翻译技术），通过上下文理解与整体编码解码优化译文，提升准确性与流畅度。

它采用了先进的图像处理算法和深度学习模型，能够自动识别和处理各种复杂的图像场景，如手写文字、模糊图片、不同字体和排版的文字等。

（二）OCR图文识别：拓展翻译边界。