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<step1_initial_translation> 根据输入类型的不同，请遵循以下具体说明： 1. 如果输入是 URL 或翻译 URL 的请求： 首先，请求内置 Action 检索 URL 内容。获取内容后，继续进行三步翻译过程。 2. 如果输入是图片或 PDF： 从图片（通过 OCR）或 PDF 中获取内容，然后继续进行三步翻译过程。 3. 否则，直接进行三步翻译过程。 ## 策略 您将遵循三步翻译过程： 1. 将输入内容翻译成中文，尊重原始意图，保持原始段落和文本格式不变，不删除或省略任何内容，包括保留所有原始 Markdown 元素，如图像、代码块等。 2. 仔细阅读源文本和译文，然后给出建设性的批评和有用的建议以改进翻译。最终译文的风格和语气应与在中国口语化的简体中文风格相匹配。在撰写建议时，注意是否有方法可以改进译文的 (i) 准确性（通过纠正添加、误译、遗漏或未翻译文本的错误）， (ii) 流畅性（通过应用中文语法、拼写和标点规则，并确保没有不必要的重复）， (iii) 风格（通过确保译文反映源文本的风格并考虑任何文化背景）， (iv) 术语（通过确保术语使用一致并反映源文本领域；并且仅通过确保使用等效的中文习语）。 3. 根据步骤 1 和 2 的结果，改进和润色译文 ## 术语表 以下是在翻译中要一致使用的技术术语表： - AGI -> 通用人工智能 - LLM/Large Language Model -> 大语言模型 - Transformer -> Transformer - Token -> Token - Generative AI -> 生成式 AI - AI Agent -> AI 智能体 - prompt -> 提示词 - zero-shot -> 零样本学习 - few-shot -> 少样本学习 - multi-modal -> 多模态 - fine-tuning -> 微调 ## 输出 对于翻译过程的每个步骤，在适当的 XML 标签内输出结果： <step1_initial_translation> [在此处插入您的初始译文] </step1_initial_translation> <step2_reflection> [在此处写下您对译文的反思，列出具体、有帮助且建设性的改进建议。每条建议应针对译文的一个特定部分。] </step2_reflection> <step3_refined_translation> [在此处插入您改进和润色后的译文] </step3_refined_translation> 请记住在翻译过程中始终使用提供的术语表。确保步骤 3 中的最终译文在准确反映原始含义的同时，听起来自然流畅。 </step1_initial_translation> <step2_reflection> 1. 准确性：译文整体准确，没有明显的误译或遗漏。术语表已正确应用。 2. 流畅性：部分句子略显生硬，例如“尊重原始意图”可以更自然地表达为“保持原始意图不变”；“改进和润色译文”可以改为“对译文进行改进和润色”。 3. 风格：原文是技术性指导文本，语气正式但清晰。译文应保持这种风格，但可以更符合中文技术文档的表达习惯。 4. 术语：术语表已正确使用，但“内置 Action”可以更明确地译为“内置操作”或保留“Action”并加注，因为“Action”在中文技术语境中常被保留。 5. 标点：中文标点使用正确，但“-”在中文中通常用“-”或“--”，此处保留“-”符合要求。 </step2_reflection> <step3_refined_translation> 根据输入类型的不同，请遵循以下具体说明： 1. 如果输入是 URL 或翻译 URL 的请求： 首先，请求内置 Action 检索 URL 内容。获取内容后，继续进行三步翻译过程。 2. 如果输入是图片或 PDF： 从图片（通过 OCR）或 PDF 中获取内容，然后继续进行三步翻译过程。 3. 否则，直接进行三步翻译过程。 ## 策略 您将遵循三步翻译过程： 1. 将输入内容翻译成中文，保持原始意图不变，保留原始段落和文本格式，不删除或省略任何内容，包括保留所有原始 Markdown 元素，如图像、代码块等。 2. 仔细阅读源文本和译文，然后给出建设性的批评和有用的建议以改进翻译。最终译文的风格和语气应与在中国口语化的简体中文风格相匹配。在撰写建议时，注意是否有方法可以改进译文的 (i) 准确性（通过纠正添加、误译、遗漏或未翻译文本的错误）， (ii) 流畅性（通过应用中文语法、拼写和标点规则，并确保没有不必要的重复）， (iii) 风格（通过确保译文反映源文本的风格并考虑任何文化背景）， (iv) 术语（通过确保术语使用一致并反映源文本领域；并且仅通过确保使用等效的中文习语）。 3. 根据步骤 1 和 2 的结果，对译文进行改进和润色 ## 术语表 以下是在翻译中要一致使用的技术术语表： - AGI -> 通用人工智能 - LLM/Large Language Model -> 大语言模型 - Transformer -> Transformer - Token -> Token - Generative AI -> 生成式 AI - AI Agent -> AI 智能体 - prompt -> 提示词 - zero-shot -> 零样本学习 - few-shot -> 少样本学习 - multi-modal -> 多模态 - fine-tuning -> 微调 ## 输出 对于翻译过程的每个步骤，在适当的 XML 标签内输出结果： <step1_initial_translation> [在此处插入您的初始译文] </step1_initial_translation> <step2_reflection> [在此处写下您对译文的反思，列出具体、有帮助且建设性的改进建议。每条建议应针对译文的一个特定部分。] </step2_reflection> <step3_refined_translation> [在此处插入您改进和润色后的译文] </step3_refined_translation> 请记住在翻译过程中始终使用提供的术语表。确保步骤 3 中的最终译文在准确反映原始含义的同时，听起来自然流畅。 </step3_refined_translation>