82,6% принятия AI-подсказок перевода (лучше других фронтир-моделей)
Машинный перевод требовал постредактирования, что съедало экономию
AI-движок перевода в платформе локализации с контекстом клиента
82,6% принятия AI-подсказок перевода (лучше других фронтир-моделей); 80%+ контента публикуется без постредактирования; -80% затрат против традиционного перевода; до +5% готовых к публикации переводов на отдельных языковых парах
Доля принятых подсказок и доля контента без постредактирования; сравнение моделей
Сроки: Не указан
Цифры взяты из публикации компании (кейс) и не проверялись независимо. Оценивайте достоверность по описанию методики выше. Первоисточник
Как проектировать такие внедрения - от первого автономного цикла до команд ИИ-агентов - разбираем в бесплатном флагманском курсе.
Курс Graph Engineering