lingo.dev:开发人员的应用程序本地化引擎已发布
对于只会说一种语言但希望触及全球受众的人来说,事情从未如此简单。Google Translate 是一个可靠的工具,可以为图片、音频和整个网站提供多种语言的翻译。我们也不要忘记像 ChatGPT 这样的新技术,它在快速翻译方面非常方便。
在幕后,像 DeepL 和 ElevenLabs 这样的公司通过他们的语言技术赚取了可观的收入,其他企业可以将这些技术集成到他们的应用中。但现在,出现了一个新玩家:Lingo.dev。它就像是应用本地化的“Stripe”,帮助开发者从一开始就让他们的应用支持多种语言。
Lingo.dev,之前名为 Replexica,致力于让开发者的生活更轻松。他们只需要专注于编写代码,Lingo.dev 会自动处理其余部分,自动翻译所有内容。不再需要用 ChatGPT 进行快速翻译,也不用从不同机构处理各种翻译文件。
目前,Lingo.dev 正与像法国独角兽 Mistral AI 和开源 Calendly 竞争对手 Cal.com 这样的客户合作。为了持续增长,他们刚刚获得了由 Initialized Capital 领投的 420 万美元种子轮融资,Y Combinator 和一群天使投资人也参与其中。
翻译之道
Lingo.dev 是由首席执行官 Max Prilutskiy 和首席产品官 Veronica Prilutskaya 创立的(见上图)。他们在去年出售了他们的上一家 SaaS 初创公司 Notionlytics,并从 2023 年开始研发 Lingo.dev。他们在康奈尔大学的一次黑客马拉松后获得了首批付费客户,随后加入了 Y Combinator 的秋季项目。
Lingo.dev 的核心是一个翻译 API,开发者可以通过命令行界面使用,或者通过 GitHub 或 GitLab 将其连接到他们的 CI/CD 系统。每当他们更改代码时,Lingo.dev 会发送一个包含更新翻译的拉取请求。
其魔法来自于 Anthropic 和 OpenAI 等地方的大型语言模型(LLMs)。Lingo.dev 混合使用这些模型,以获得每个任务的最佳结果。“不同的提示在某些模型中效果更好,”Prilutskiy 在接受 TechCrunch 采访时表示。“此外,根据具体用例,我们可能需要更低的延迟,或者延迟根本不重要。”
当然,对于大型语言模型,数据隐私是一个大问题。一些企业因为这个原因对生成式 AI 持谨慎态度。但 Lingo.dev 专注于翻译前端界面和营销网站、电子邮件等商业内容,不涉及任何个人可识别信息(PII)。Prilutskiy 表示:“我们不期望收到任何个人数据。”
通过 Lingo.dev,公司可以建立翻译记忆库并上传他们的风格指南,以在不同市场保持品牌声音的一致性。他们还可以为某些短语的处理设定规则,并针对文本长度等问题进行调整,例如从英语翻译到德语时,这可能是一个真正的麻烦。
[ttpp]
Lingo.dev:打造品牌声音 图片来源:Lingo.dev [yyxx]Lingo.dev 还使用了一种称为“语境感知”的技术,以便在翻译界面标签等小段文本时理解更大的语境。他们甚至在开发一项新功能,利用应用界面的截图来获取更多语境。
[ttpp]
Lingo.dev 仪表板 图片来源:Lingo.dev [yyxx]本地化之路
Lingo.dev 在本地化领域还是一个新手。他们不处理颜色和符号等内容,这些在不同文化中可能有不同含义。像公制/英制单位转换这样的问题仍需在代码层面解决。
但他们支持 MessageFormat 框架,这有助于处理复数形式和性别特定短语。他们还推出了一项实验性 beta 功能,用于处理习语,例如将“to kill two birds with one stone”翻译成德语为“to hit two flies with one swat”。
Lingo.dev 还在进行一些很酷的 AI 研究,以进一步改进本地化流程。“我们目前正在处理的一个复杂任务是,在不同语言之间翻译时保留名词和动词的阴性/阳性版本,”Prilutskiy 表示。“不同语言编码的信息量不同。例如,英语中的‘teacher’是中性词,但在西班牙语中是‘maestro’(男性)或‘maestra’(女性)。确保这些细微差别被正确保留是我们应用 AI 研究的一部分。”
Lingo.dev 的终极目标是让本地化变得如此简单,成为技术栈的自然组成部分,就像 Stripe 让在线支付变得轻松一样。Prilutskiy 表示:“总的来说,Lingo.dev 的目标是彻底消除本地化的摩擦,使其成为技术栈的基础设施层和自然组成部分。”
创始人最近从巴塞罗那搬到旧金山。Lingo.dev 是一个精简的团队,只有三名员工,包括一名创始工程师。他们非常信奉保持精简,就像他们上一家完全自力更生的初创公司 Notionlytics 一样,没有除 Max 和 Veronica 之外的员工。Prilutskiy 补充道:“我们是两个全职人员,偶尔会请一些承包商处理各种事务。但我们知道如何用最少的资源构建东西。因为上一家公司是自力更生的,所以我们必须找到一种方法让它运转。现在我们以同样的精简风格在复制——但现在有了资金。”
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Локализация приложений всегда была головной болью для разработчиков. Интересно, как Lingo.dev справляется с культурными нюансами, которые Google Translate часто упускает? Может, пора обновить наш рабочий процесс 🤔
Локализация приложений всегда была такой головной болью... 😅 Интересно, как Lingo.dev справляется с идиомами и культурными отсылками. Ведь машинный перевод часто выдаёт совершенно безумные результаты, особенно в рекламных текстах!
This localization engine sounds like a game-changer for devs! No more juggling clunky translation files—Lingo.dev seems to streamline everything. Excited to see how it stacks up against Google Translate in real-world apps. 🚀
This localization engine sounds like a game-changer for devs! 🚀 Translating apps globally just got easier, but I wonder how it stacks up against giants like Google Translate. Anyone tried it yet?
This localization engine sounds like a game-changer for devs! 😎 I’ve struggled with clunky translation tools before, so I’m curious—how does Lingo.dev stack up against Google Translate for accuracy? Anyone tried it yet?
对于只会说一种语言但希望触及全球受众的人来说,事情从未如此简单。Google Translate 是一个可靠的工具,可以为图片、音频和整个网站提供多种语言的翻译。我们也不要忘记像 ChatGPT 这样的新技术,它在快速翻译方面非常方便。
在幕后,像 DeepL 和 ElevenLabs 这样的公司通过他们的语言技术赚取了可观的收入,其他企业可以将这些技术集成到他们的应用中。但现在,出现了一个新玩家:Lingo.dev。它就像是应用本地化的“Stripe”,帮助开发者从一开始就让他们的应用支持多种语言。
Lingo.dev,之前名为 Replexica,致力于让开发者的生活更轻松。他们只需要专注于编写代码,Lingo.dev 会自动处理其余部分,自动翻译所有内容。不再需要用 ChatGPT 进行快速翻译,也不用从不同机构处理各种翻译文件。
目前,Lingo.dev 正与像法国独角兽 Mistral AI 和开源 Calendly 竞争对手 Cal.com 这样的客户合作。为了持续增长,他们刚刚获得了由 Initialized Capital 领投的 420 万美元种子轮融资,Y Combinator 和一群天使投资人也参与其中。
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Lingo.dev 的核心是一个翻译 API,开发者可以通过命令行界面使用,或者通过 GitHub 或 GitLab 将其连接到他们的 CI/CD 系统。每当他们更改代码时,Lingo.dev 会发送一个包含更新翻译的拉取请求。
其魔法来自于 Anthropic 和 OpenAI 等地方的大型语言模型(LLMs)。Lingo.dev 混合使用这些模型,以获得每个任务的最佳结果。“不同的提示在某些模型中效果更好,”Prilutskiy 在接受 TechCrunch 采访时表示。“此外,根据具体用例,我们可能需要更低的延迟,或者延迟根本不重要。”
当然,对于大型语言模型,数据隐私是一个大问题。一些企业因为这个原因对生成式 AI 持谨慎态度。但 Lingo.dev 专注于翻译前端界面和营销网站、电子邮件等商业内容,不涉及任何个人可识别信息(PII)。Prilutskiy 表示:“我们不期望收到任何个人数据。”
通过 Lingo.dev,公司可以建立翻译记忆库并上传他们的风格指南,以在不同市场保持品牌声音的一致性。他们还可以为某些短语的处理设定规则,并针对文本长度等问题进行调整,例如从英语翻译到德语时,这可能是一个真正的麻烦。
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