第三届全国翻译技术大赛第七期培训已经结束了，没来得及参与直播的小伙伴们不要着急，培训直播回放、内容回顾及模拟题都在这里，欢迎大家学习！
为帮助翻译从业者、爱好者及高校师生进一步了解翻译技术，同时为第三届全国翻译技术大赛参赛者提供备赛参考，中国翻译协会、中国外文局翻译院、天津外国语大学于5月启动第三届全国翻译技术大赛系列培训。
第七期培训邀请对外经济贸易大学英语学院教授、中国翻译协会国际化服务专业委员会副主任委员崔启亮以《大模型技术赋能翻译教学与实践》为题进行讲座。讲座概要如下：
内容回顾
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大语言模型产品概览
近年来，人工智能技术快速发展，大语言模型产品层出不穷。DeepSeek、Kimi、通义千问、GROK、ChatGPT等极大便利了教学科研活动，可辅助用户搜索信息、生成PPT或表格等。问小白可以调用DeepSeek和通义千问，并支持把大模型生成的内容导出为Word和PDF格式。
DeepSider是一款集成于浏览器侧边栏的AI对话工具，可免费调用DeepSeek、GPT-4o、Grok3、Claude 3.5 Sonnet、Claude3.7、Gemini 2.0等国内外知名大语言模型，提供AI搜索、实时问答、内容创作、翻译、代码生成等服务。官网网址为https://deepsider.ai/。
AI旋风是一款国内外大模型应用导航工具，汇总了各类AI工具和AI平台，可供用户参考和搜索。官网网址为https://www.aixuanfeng.com/。
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大语言模型时代的翻译技术课程设计
传统翻译模式以人为主，使用机器翻译工具作为辅助。大语言模型具备强大的语言理解和生成能力，一方面带来翻译实践新挑战——译者角色变化、项目流程调整、工作模式变革，另一方面也带来翻译教学新机遇——创新教学方法、丰富教学资源、提升教学质效、助力培养复合型翻译人才。
翻译技术在译前、译中、译后等环节的深度应用，对翻译人才技术应用能力提出更高要求。翻译技术课程可遵循分层设计和实践导向原则。分层设计原则即为翻译专业本科（BTI）、翻译专业硕士（MTI）和翻译专业博士（DTI）等阶段的学生设置不同的课程目标和重点内容。实践导向原则就是要遵循问题导向、项目导向、市场导向设计课程，同时推动大语言模型赋能翻译教学。
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大语言模型赋能翻译教学实践
在翻译教学实践中，大语言模型可以辅助课程设置、优化课程大纲、制作教学材料、辅助开发教学案例、批改学生作业、生成课程封面、评价译文质量等，相关提示词设计参考如下所示。
整体而言，翻译技术教学可以参考以下策略。
第一，构建“人机协同”的混合教学模式，包括“AI预研+课堂思辨”和项目式学习。“AI预研+课堂思辨”即课前利用DeepSeek进行术语提取、生成译文初稿等，课堂上聚焦文化适配、逻辑批判与译文润色等对译文进行修订。项目式学习即设计结合AI工具应用的实践项目，如本地化网站翻译、游戏本地化等，让学生通过项目实践提升应用能力。
第二，着力提升学生术语管理能力和翻译技术素养。一是引入YiCAT、Trados、MultiTerm等工具，与DeepSeek结合，建立专用术语库，确保译文一致性。二是开设“AI+翻译”通识课程，教授学生利用AI进行信息查证、语法修正、译文优化等，明确技术边界。
第三，重视培养学生文化敏感性与批判性思维。一是通过案例教学强化文化适配能力。二是设计跨文化对比作业，让学生分析AI译文的文化偏差并提出改进方案。
第四，及时建立伦理规范与技术监管机制。一是制定AI使用指南，要求明确学术创作中的AI贡献度，学生在提交作业时要标注AI辅助比例。二是研发AI内容检测系统，结合反抄袭工具识别过度依赖AI的译文，防范学术不端。
牛刀小试
01
大语言模型在翻译任务中的优势体现在以下哪些方面？
A.可理解上下文中的文化隐喻。
B.可生成符合目标语言习惯的自然表达。
C.无需专门训练也可适应陌生领域翻译。
D.自动构建高精度专业术语库。
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?答案：ABC
解析：D：自动构建术语库非大语言模型原生能力。大语言模型可能生成专业术语，但缺乏动态构建和维护标准化术语库的机制，且易产生幻觉，导致术语译法不一致。
02
设计提示词时，以下哪项可以提升大语言模型输出内容的专业性？
A.增加礼貌用语。
B.明确指定目标受众身份。
C.要求模型分步骤思考。
D.承诺提供高额奖励。
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?答案：B
解析：定义目标受众可引导模型调整输出内容的专业深度。
A：礼貌用语仅优化交互礼仪，与内容专业性无关，甚至可能稀释信息密度。
C：分步骤思考（Chain-of-Thought）主要提升逻辑性（如数学推导），但专业内容需领域知识而非推理步骤。
D：奖励承诺对模型无效，因大语言模型无价值认知能力，反而可能诱发虚构内容。
03
在设计提示词时，“角色设定”的核心作用是什么？
A.降低模型输出内容的随机性。
B.塑造专业身份特征与表达风格。
C.减少token消耗。
D.生成结构化数据格式。
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?答案：B
解析：角色设定的本质是锚定模型的行为范式。
A：降低随机性需调整temperature参数，角色设定仅影响内容特征而非概率分布。
C：设定角色通常需要额外描述，反而增加token消耗。
D：结构化输出需通过格式指令实现，角色设定仅影响内容而非形式。
04
关于大语言模型翻译，以下哪项说法是错误的？
A.大语言模型的上下文理解和语言生成能力强于神经网络机器翻译。
B.大语言模型翻译流程实现全自动化，无需人工干预。
C.大语言模型减少了翻译成本和时间，正深刻改变行业服务模式。
D.大语言模型翻译需应对伦理与数据安全方面挑战。
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?答案：B
解析：当前大语言模型翻译范式的核心是人机协同，而非全自动化。大语言模型虽能处理常规翻译，但在专业领域或高风险场景中，完全依赖自动化流程会导致错误率上升。
05
翻译技术教学可能面临以下哪些挑战？
A.翻译技术与工具更新迭代速度快，教材易过时。
B.缺乏真实项目，理论与实践脱节。
C.学生过度依赖机器翻译结果，弱化对文化隐喻、逻辑错误的敏感度。
D.专业工具费用高昂，部分院校无力承担。
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?答案：ABCD
06
大语言模型时代，针对翻译专业硕士的翻译教学应重点强化学生的哪些能力？
A.Python编程能力。
B.文化适应能力。
C.伦理决策能力。
D.译后编辑能力。
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?答案：BCD
解析：虽然编程能力可以提高翻译效率，但对MTI教学来说，Python编程不是翻译教学的重点。
07
以下哪些选项有助于提升学生翻译技术能力？
A.从翻译实践中寻找问题并使用翻译技术解决问题。
B.在教学中引入真实翻译技术应用案例。
C.调研市场需要的翻译技术。
D.积极推进校企合作。
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?答案：ABCD
08
关于大模型赋能翻译教学，以下哪项说法是错误的？
A.可以辅助课程设计、课件制作等环节。
B.可以模拟真实翻译场景。
C.可以自动评估翻译作业的流畅性和准确性。
D.可以完全替代专业教学工具和资源。
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?答案：D
解析：大语言模型可以辅助提供教学工具和教学资源，而非完全替代。
09
为提升翻译技术课程教学效果，可采用以下哪些策略？
A.构建“人机协同”的混合教学模式。
B.着力提升学生术语管理能力与翻译技术素养。
C.重视培养学生文化敏感性与批判性思维。
D.及时建立伦理规范与技术监管机制。
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?答案：ABCD
10
在使用DeepSeek评价译文质量时，以下哪项是错误的？
A.提供明确的背景和要求。
B.提供译文评价指标和翻译术语表。
C.无需审查DeepSeek生成的译文质量评估报告。
D.根据不同教学场景制定译文评价指标。
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?答案：C
解析：DeepSeek生成的译文质量评估报告需经过教师审查，复核文化差异、合规性等AI难以准确评估的问题。
大赛报名进行中
报名时间
2025年4月25日至2025年6月25日
*倒计时五天！
报名方式
扫描二维码报名
点击报名链接报名
https://contest.aticicg.org.cn/enroll/h5?channel=1
更多大赛培训信息
*第八期培训提前至6月23日（周一）
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