机器翻译（Machine Translation, MT）是指利用人工智能算法自动将一种自然语言（源语言）的文本或语音转换为另一种自然语言（目标语言）的过程，旨在克服语言障碍并促进跨文化沟通。现代机器翻译系统通常基于深度学习技术，如神经机器翻译（NMT），通过训练大规模双语数据集来生成流畅且语义连贯的译文，其核心挑战包括处理语言歧义、文化差异和实时性能优化。
在AI产品开发中，机器翻译技术广泛应用于实际场景，如在线翻译工具（例如谷歌翻译、DeepL）、多语言客服机器人、全球化电商平台和实时通讯应用。AI产品经理需关注数据质量、模型泛化能力、延迟优化和用户反馈机制，以提升产品可靠性和用户体验。神经机器翻译的快速发展已显著缩小了与人类翻译的差距，但持续迭代和本地化适配仍是落地关键。
推荐延伸阅读：论文《Attention Is All You Need》（Vaswani et al., 2017）详细阐述了Transformer架构，该技术是现代神经机器翻译的基石，为相关产品开发提供了重要参考。
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