1. 自動修復(fù)：通過適應(yīng)UI中的細微變化來最大限度地減少測試不穩(wěn)定。
2. 數(shù)據(jù)驅(qū)動測試：在多種場景下測試應(yīng)用程序，提高覆蓋率和可靠性。
3. 視覺和性能測試：測量加載時間和其他性能指標，確保翻譯系統(tǒng)在不同負載下的穩(wěn)定性。
4. 混合模型和數(shù)據(jù)挖掘器：使用混合模型（如Transformer編碼器和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解碼器）和數(shù)據(jù)挖掘器來提高翻譯質(zhì)量和穩(wěn)定性。
5. 處理“嘈雜”的數(shù)據(jù)和遷移學(xué)習：通過更好地處理訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的“噪聲”來提升翻譯性能。
6. 選擇合適的機器翻譯引擎：根據(jù)內(nèi)容類型自動選擇最佳機器翻譯引擎，提高譯后編輯效率。
7. 質(zhì)量預(yù)估：自動化評價機器翻譯輸出的質(zhì)量，專注編輯最需要的句段，提高譯后編輯效率。
8. 關(guān)注關(guān)鍵指標：實時關(guān)注機器翻譯項目的用時和費用，對比不同引擎的表現(xiàn)，優(yōu)化效率、交付時間和成本節(jié)約。
9. 利用高級機器翻譯管理功能：如Phrase TMS等系統(tǒng)提供的功能，包括自動選擇合適的翻譯引擎、過濾不應(yīng)使用機器翻譯的內(nèi)容等，提高翻譯穩(wěn)定性。
10. 人機協(xié)作：采用“人機回圈”方法，由專業(yè)語言專家審查和完善機器生成的譯文，評估人類與AI協(xié)作的綜合效率和質(zhì)量，減少錯誤，提高穩(wěn)定性。
