样相似度极高的神话传说，让人们怀疑古代是否真的有过这样一条天路。
回到机器翻译，这涉及到大量的文本内容，同时从一种语言到另外一种语言的模型都各不相同。
在蓝星的机器翻译技术里是这样的。
如果涉及到多种不同语言间的翻译，更是会产生数千个模型，同时有着过多的计算复杂性。
而这些年人工智能界一直在寻找一种多语言模型。
通过多语言模型来构造所有语言通用的文本表示。
大致可以理解为无论是什么语言，都能找到独立于语言的含义表示。
这样的模型第一次研究出来是在2021年的时候，由机器翻译的大牛Phiipp Koehn团队研发成功。
多语言模型首次超越了双语模型。
离那时候已经过去十年时间，Phiipp Koehn团队在多语言模型上的进展远不如预期。
他们团队因为进度不如预期分崩离析又重新组建了好几次。
一直到今天，多语言模型在META内部最大的应用场景都是在检测仇恨言论上。
也就是说不同语言之间，跟仇恨这一情感元素有关的语言，是容易找到独立于语言的含义表示。
但是其他的情感元素，一直没有找到突破口。
要知道Phiipp KoehA，每天有两百亿次的数据训练。
我不相信梅林的人工智能有这么多的数据进行训练。
结果却是它在智能翻译领域，堪比专门的翻译人员。
对于不同的语言识别更是表现的驾轻就熟。
我猜测梅林在人工智能领域有着自己的一套方法，有专门的编译语言。
我希望在我有生之年，梅林能够把相关知识公开。
这应该是所有人工智能领域从业人员最大的梦想了吧。
能够看到比现在技术强至少五十年的研究成果。
我大致能够体会到华国古人那种朝闻道，夕死可矣的感觉了。”
上面这个回答是在狮城的华国留学生回答的。
基本上所有互联网大厂在狮城的分部，都派下属员工去测试狮城政府使用的人工智能了。
无防盗
鹅厂、大米、字节、苹果、亚马逊这些互联网大厂的总部还等着狮城分部传回来的测试报告呢。
像微软这种，亚太区总部就在狮城的，能够调动更多的人才资源去对狮城政府的人工智能做出判断。