多语言嵌入（Multilingual Embeddings）是一种人工智能技术，它通过训练模型为多种语言的文本生成共享的向量表示，使得不同语言中语义相似的单词或句子在连续向量空间中彼此接近，从而促进跨语言的理解、迁移学习和任务处理。这种技术克服了语言障碍，使模型能够高效处理如机器翻译、跨语言搜索等场景，是自然语言处理领域的关键进展。
在AI产品开发的实际落地中，多语言嵌入技术为构建全球化产品提供了核心支持，例如在智能客服系统中实现多语言对话支持、在内容推荐平台中驱动跨语言内容发现、或在搜索引擎中提升多语言查询的准确性。通过减少对特定语言训练数据的依赖并利用迁移学习，它显著降低了产品国际化成本，同时随着大型模型如mBERT（Multilingual BERT）的普及，该技术正推动产品向更智能、高效的方向演进。
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