小紅書的翻譯功能憑借其對網(wǎng)絡(luò)熱梗、非標(biāo)準(zhǔn)表達的靈活處理以及強大的風(fēng)控機制，正在重新定義翻譯工具的用戶體驗。本文深入剖析了小紅書翻譯功能背后的AI技術(shù)邏輯，探討了其如何通過大語言模型（LLM）實現(xiàn)“人性化”翻譯，并將AI能力深度融入社交平臺的場景中。

刷到小紅書的翻譯功能了嗎？

沒有，沒關(guān)系，告訴你怎么用。三步走：一.去手機應(yīng)用市場更新最新版小紅書；二.進入設(shè)置，找到「關(guān)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。

為什么這么說呢？

首先，在一些陌生網(wǎng)友的帖子下，我試著用非標(biāo)準(zhǔn)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(wǎng)絡(luò)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(yīng)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(zhǔn)確，但至少目前看來，結(jié)果非常「人性化」。

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(wǎng)絡(luò)用語、表情符號，還是語氣詞和縮寫，它都能結(jié)合現(xiàn)狀給出貼近實際語義的翻譯結(jié)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(nèi)容形式，并沒有發(fā)現(xiàn)「翻譯」按鈕；還有，一些特殊語境下，結(jié)果還存在不夠準(zhǔn)確的情況，但總體來說，夠用、滿足日常需求。

我比較好奇：為什么小紅書翻譯功能這么厲害？

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(xué)術(shù)文章、正式商務(wù)郵件，它們都能提供非常準(zhǔn)確、專業(yè)的結(jié)果。畢竟，在標(biāo)準(zhǔn)語法和正式文本方面，已經(jīng)很成熟。

相比之下，小紅書翻譯功能在處理網(wǎng)絡(luò)熱梗、非標(biāo)準(zhǔn)表達時表現(xiàn)得非常靈活。比如：

「yyds、絕絕子」這些網(wǎng)絡(luò)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(chǎn)品暫時做不到的。

此外，它似乎有一個緩存機制。

如果某段內(nèi)容已經(jīng)被翻譯過，它能瞬間完成翻譯。不過，當(dāng)我試圖用一些特殊語言或符號進行“攻擊”時，它的風(fēng)控系統(tǒng)非常嚴(yán)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(nèi)容”。這種對敏感信息的精準(zhǔn)識別和攔截，說明它的風(fēng)控機制非常嚴(yán)謹(jǐn)。

還有一點，小紅書的翻譯功能與社交平臺緊密結(jié)合，不需要切換到其他應(yīng)用，這種無縫銜接的體驗，讓我的感受更自然。

當(dāng)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(xué)習(xí)外語的學(xué)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(guān)于技術(shù)細節(jié)，在站內(nèi)直接提問，肯定得不到答案，因為相關(guān)回答都被過濾掉。

不過，通過查閱小紅書技術(shù)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(rèn)可的強化學(xué)習(xí)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(shù)架構(gòu)與自研模型有緊密關(guān)聯(lián)。

值得一提的是，它也可能使用了一些外部的API服務(wù)。

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(jié)論是：小紅書的翻譯功能背后既有自研的大模型技術(shù)，也可能結(jié)合了外部模型服務(wù)。

不過，通過一些技巧，比如使用prompt、<s>、<bos>等標(biāo)簽，還是可以推測出部分系統(tǒng)提示詞（system prompt）的內(nèi)容，當(dāng)然，這些是我的主觀判斷。

考慮到如此龐大的語料庫和復(fù)雜的模型訓(xùn)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？

答案是肯定的。

昨天還看到一篇文章討論：小紅書是否應(yīng)該做大模型或AI產(chǎn)品？我認(rèn)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(chǎn)品中。

從過去舉措中，我已經(jīng)可以看到這種趨勢。

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(fēng)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(shù)逐步嵌入到產(chǎn)品的各個場景中。

這些產(chǎn)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(fù)雜問題或者網(wǎng)絡(luò)熱梗，它有點應(yīng)付不來，回答得不太準(zhǔn)，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(zhǔn)，還能識別敏感信息，連網(wǎng)絡(luò)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(yīng)用場景，比如，AI搜索產(chǎn)品「點點」，通過多模態(tài)技術(shù)讓用戶可以拍照提問，獲取更有“畫面感”的回答。

綜上，很明顯看出：

通過翻譯功能和聊天助手提升用戶互動，通過AI繪圖和內(nèi)容生成豐富用戶創(chuàng)作，小紅書正在構(gòu)建一個智能、便捷，有趣的社區(qū)，AI已經(jīng)全方位滲透到各個場景中。

圖片

寫到這，我覺得，它潛意識給大模型應(yīng)用上了一課。

為什么這說呢？

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(jīng)發(fā)展到了什么水平，我們都陷入了信息繭房，關(guān)注的視野有限。

像LLM、RAG、MOE等術(shù)語，可能已經(jīng)聽?wèi)T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(fù)「天才」。這讓我意識到，AI在普通用戶中的落地應(yīng)用，還有很大的空間。

因為很多AI產(chǎn)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(jié)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(shù)接受模型（TAM, Technology Acceptance Model），簡稱TAM。

這個模型到底是什么意思呢？

感知有用性，即，用戶認(rèn)為用了技術(shù)能提升工作效率，或者帶來其他好處。比如：一個技術(shù)產(chǎn)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(rèn)為技術(shù)用起來簡單不費勁。比如，學(xué)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。

不過，技術(shù)有用不一定就容易用。

有時候，你認(rèn)為某個技術(shù)很厲害，能幫大忙，用起來特別復(fù)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(diào)整顏色都要經(jīng)過好多步驟，這種復(fù)雜的操作直接把我勸退。

如果用戶覺得一個技術(shù)不好用、實際幫助不大，他們會對技術(shù)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(wǎng)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(chǎn)品設(shè)計。

這些用戶可能不知道網(wǎng)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(yīng)用的信息差，技術(shù)上微調(diào)一下還不夠，直接用AI顛覆產(chǎn)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(shù)不是高高在上的概念。要融入到產(chǎn)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(guān)鍵。產(chǎn)品不能太復(fù)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(wǎng)絡(luò)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(yīng)用并非千篇一律的大招，希望做產(chǎn)品的朋友，不只盯著應(yīng)用本身，多關(guān)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。