DL.Translator 如何減少 AI 翻譯中的「幻覺」現象？
核心現狀診斷
“大型語言模型有時會為了語句通順而編造資訊，或遺漏關鍵的否定詞。”
根本原因剖析
上下文增強提示
我們不僅僅將一句話發送給 AI。我們會將段落前後的上下文與文件元數據一併包裝，並使用經過成千上萬次測試的「系統提示詞」，要求模型嚴格忠於原文。
多引擎交叉校驗（內部邏輯）
在高階翻譯任務中，系統會比較不同引擎的翻譯輸出。若關鍵數據（如數字、日期）出現不一致，系統將觸發二次校驗邏輯。
最終解決方案總結
雖然 AI 無法百分之百消除幻覺現象，但透過工程化手段，DL.Translator 已將其降至專業辦公可接受的水準。