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 文：王智遠 | ID:Z201440
刷到小紅書的翻譯功能了嗎？ 沒有,，沒關系,，告訴你怎么用。三步走：一.去手機應用市場更新最新版小紅書,；二.進入設置,，找到「關于小紅書」，點擊「檢測更新」,；三.更新完成后重啟小紅書,，就可以使用了。 然后,，在評論區(qū)下面,，看到純英文、直接點擊翻譯按鈕,，就能實現(xiàn),；不僅如此，它還支持 日語,、韓語,、法語、德語,、西班牙語,、意大利語等。
我體驗一會兒,，發(fā)現(xiàn)「翻譯功能」越來越通人性了,。 首先,，在一些陌生網友的帖子下,，我試著用非標準的英文表達,，比如「you see see you，one day day,，just know eat」，它竟然翻譯成了「你看看你,，一天天就知道吃」,。挺有意思。接著,，我又嘗試了幾個網絡流行語,。比如：CPDD和on9。它告訴我,，CPDD是「處對象」的意思,，on9在香港粵語中意味著「傻」。更讓人驚嘆的是,，它不僅能夠處理常規(guī)的文字翻譯,，還能應對一些特殊格式，比如：Unicode,、CSS,，甚至是摩斯密碼，兼容性讓人眼前一亮,。雖然不確定翻譯是否百分之百準確,，但至少目前看來，結果非?！溉诵曰?。我發(fā)現(xiàn)，小紅書的翻譯功能之所以能夠做到這一點,，是因為它基于大語言模型（LLM）提示詞實現(xiàn)的,。所以，無論是非規(guī)范英文,、網絡用語,、表情符號，還是語氣詞和縮寫,，它都能結合現(xiàn)狀給出貼近實際語義的翻譯結果,。不過，目前該功能也還存在一些局限性,，對于中英文混合以及英文加表情等內容形式,，并沒有發(fā)現(xiàn)「翻譯」按鈕；還有,，一些特殊語境下,，結果還存在不夠準確的情況,，但總體來說，夠用,、滿足日常需求,。其實市面上有很多成熟的翻譯工具,，比如：谷歌翻譯,、有道翻譯。它們各有優(yōu)勢,，但小紅書的翻譯功能確實有一些獨特的亮點,。首先，谷歌,、有道翻譯在處理常規(guī)語言時,，表現(xiàn)得非常出色。不管是學術文章,、正式商務郵件,，它們都能提供非常準確、專業(yè)的結果,。畢竟,，在標準語法和正式文本方面，已經很成熟,。相比之下,，小紅書翻譯功能在處理網絡熱梗、非標準表達時表現(xiàn)得非常靈活,。比如：「yyds,、絕絕子」這些網絡流行語，或者「you see see you」這種不太規(guī)范的英語表達,，它能輕松搞定,，這是其他產品暫時做不到的。如果某段內容已經被翻譯過，它能瞬間完成翻譯,。不過,，當我試圖用一些特殊語言或符號進行“攻擊”時，它的風控系統(tǒng)非常嚴密,，完全無法突破,。舉個例子：我故意輸入了一段罵人的話，它會提示“翻譯失敗,，請檢查輸入內容”,。這種對敏感信息的精準識別和攔截,，說明它的風控機制非常嚴謹。還有一點,，小紅書的翻譯功能與社交平臺緊密結合,，不需要切換到其他應用，這種無縫銜接的體驗,，讓我的感受更自然,。當然，其他翻譯工具也有它們的獨特之處,，像谷歌翻譯有語音輸入功能，這對于一些不善于打字的用戶來說非常方便,；有道翻譯對學習外語的學生來說也非常實用,。所以，不同的工具適合不同的場景,，小紅書的翻譯更像一個懂你的朋友,。
那么，它到底用了哪家的大模型呢,？關于技術細節(jié),，在站內直接提問，肯定得不到答案,，因為相關回答都被過濾掉,。 不過，通過查閱小紅書技術團隊的公開分享,，我發(fā)現(xiàn),，他們之前開發(fā)了自研的RLHF框架，并使用了PPO（近端策略優(yōu)化）算法,，這是一種被廣泛認可的強化學習算法,。此外，小紅書在2023年還自研了大模型基座「小地瓜」,，雖然目前尚不清楚翻譯功能是否直接基于小地瓜,，但可以推測技術架構與自研模型有緊密關聯(lián)。值得一提的是,，它也可能使用了一些外部的API服務,。例如，有第三方插件RedTrans支持小紅書的翻譯功能,，但這并不意味著官方翻譯功能完全依賴外部模型,，而是可能在某些場景下作為補充。因此,，一個結論是：小紅書的翻譯功能背后既有自研的大模型技術,，也可能結合了外部模型服務,。不過，通過一些技巧,，比如使用prompt,、<s>、<bos>等標簽,，還是可以推測出部分系統(tǒng)提示詞（system prompt）的內容,，當然，這些是我的主觀判斷,。考慮到如此龐大的語料庫和復雜的模型訓練,，小紅書臨時抱佛腳的推出這項能力，確實令人驚嘆,。
所以,，這是否會讓小紅書在AI賽道中更進一步呢？ 昨天還看到一篇文章討論：小紅書是否應該做大模型或AI產品,？我認為，它一定會做,，但不會獨立去做,，而是會將能力深度融入現(xiàn)有產品中。比如，2023年3月,，小紅書籌備獨立大模型團隊,；同年4月，上線主打中國風AI繪圖的「Trik」,；7月,，推出了文生圖功能「此刻」。9月,，又開發(fā)AI聊天功能「達芬奇」,。這些動作都表明，小紅書正在將AI技術逐步嵌入到產品的各個場景中,。這些產品里,，我對「達芬奇」印象最深，它雖然挺好玩,，但有時候也挺「傻」,，在遇到復雜問題或者網絡熱梗，它有點應付不來，回答得不太準,，有時候還顯得特別死板,，不夠靈活。但現(xiàn)在翻譯功能,，正好補上短板,。它不僅能翻譯得又快又準，還能識別敏感信息,，連網絡流行語都能搞定,，這樣一來，AI能力就更全面了,。除了這些,，小紅書還在不斷探索新的AI應用場景，比如,，AI搜索產品「點點」,，通過多模態(tài)技術讓用戶可以拍照提問，獲取更有“畫面感”的回答,。通過翻譯功能和聊天助手提升用戶互動,，通過AI繪圖和內容生成豐富用戶創(chuàng)作,，小紅書正在構建一個智能、便捷,，有趣的社區(qū),，AI已經全方位滲透到各個場景中。
寫到這,，我覺得,，它潛意識給大模型應用上了一課。 一開始,，我看到一些評論，比如：「這AI翻譯太神了,，完全不像機器翻譯」,，或者「yyds居然都能翻譯出來」，我還以為大家是在開玩笑,。后來,，類似評論越來越多，我才意識到,，很多人根本不知道大模型已經發(fā)展到了什么水平,，我們都陷入了信息繭房，關注的視野有限。像LLM,、RAG,、MOE等術語，可能已經聽慣了,，但實際上,，它們很小眾。有一個博主的評論讓我特別震撼,。他說：以后小紅書就是我的翻譯軟件了,。下面還有幾百個人回復「天才」。這讓我意識到,，AI在普通用戶中的落地應用,，還有很大的空間。因為很多AI產品現(xiàn)在處于一個「中間態(tài)」,。它們有功能,，但沒有真正融入用戶的工作流。就像你面前有一把錘子,，但你不知道怎么用,。結果，市場的潛力沒有被完全開發(fā)出來,。這里我要提到一個概念：技術接受模型（TAM, Technology Acceptance Model）,，簡稱TAM。感知有用性,，即，用戶認為用了技術能提升工作效率,，或者帶來其他好處,。比如：一個技術產品能讓工作更快更好，或者讓生活更舒適,，大家肯定覺得它有用,。感知易用性，是用戶覺認為技術用起來簡單不費勁,。比如,，學起來容易不容易，操作起來順不順手,，能不能輕松融入到日常生活中,。有時候,，你認為某個技術很厲害,，能幫大忙，用起來特別復雜,，就會讓人覺得麻煩,，這是所謂的使用距離（perceived complexity）。我第一次使用Adobe Photoshop時,，頭發(fā)差點掉光,；它的功能藏在一層層的菜單里，連裁剪圖片,、調整顏色都要經過好多步驟,，這種復雜的操作直接把我勸退。如果用戶覺得一個技術不好用,、實際幫助不大,，他們會對技術敬而遠之。雖然用小紅書做翻譯軟件有點低效,，直接用Kimi,、豆包APP或者網頁版大模型更方便，但很多人就想用小紅書翻譯功能,，這說明小紅書的「翻譯」按鈕是一個真正好用的產品設計,。這些用戶可能不知道網頁版大模型能做翻譯，所以,，從來沒用過,；小紅書有了這個方便的翻譯按鈕后，大家都能輕松使用,，這就成了他們的需求。從今天起,，我們得正視大模型落地應用的信息差,，技術上微調一下還不夠，直接用AI顛覆產品形態(tài)也很難,，所以,，小紅書的創(chuàng)新，給我們提了三個醒：一,，AI技術不是高高在上的概念,。要融入到產品里，讓用戶感覺不到它的存在,，又能實實在在地幫助大家,；二，易用性很關鍵,。產品不能太復雜,，得讓它變得簡單、易用、順手,。三,，市場潛力巨大。許多用戶尚未意識到AI強大能力,，比如翻譯網絡熱?；蛏蓚€性化圖片，這些能力觸手可及,，恰巧是打開市場的機會點,。AI應用并非千篇一律的大招，希望做產品的朋友,，不只盯著應用本身,，多關注用戶的具體需求和體驗。嗯,，是「具體的」需求,，而非「組合型」需求。
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