我是龚子仪，同言翻译的独立开发者。我目前在做的产品“同言翻译”是一个用大模型驱动的同传工具，支持10语言的双向互译、语音播报和AI纪要。主要服务于线上与线下的多语言会议场景。
我之前的工作需要经常日本的客户开会，但是我不懂日语，当时也没有找到合适的同声传译的工具，即便大量的翻译的产品已经做了很多年，但我意识到我真正想找的时候，还是找不到价钱合适，简洁易用的产品。
后来我和朋友用一周的时间做了这个产品的原型，然后在下一次日语会议的时候使用，那次在场的翻译合作伙伴还问我，这是什么产品，好像网上搜不到。我回答说这是我们自己做的，还没有面向市场发售。她说那上线了一定告诉她，她们公司有很多项目经理会对接日本客户，很需要这样的产品。
这也是给我们一次需求验证的肯定，意味着市场还没有得到很好的满足。
同样是多语言翻译，会议场景和听课、旅行的场景很不一样，会议的场景需要多个人高频互动式的发言，“双屏双语”是一个从我自身需求出发的产品结构，用户体验设计出身的学习和工作经历让我认为它是一个足够应对会议场景的产品形态。
这会让用户在会议过程中更好地区分原文、译文，进行内容的校对，用户能看到这些内容会更加安心。
能够自动区分发言人也是一个我很看重的功能，同言翻译能够自动区分会中的人是在说中文、英文，还是夹杂英文的中文，显示在正确的位置，不用像传统翻译软件一样按切换按钮，也会让会议更加高效。
总而言之，深入到多语言会议场景后，会发现一个翻译软件可以从产品形态上做的很多工作，每个场景的工具应该是它对应场景的样子。
AI时代做翻译产品和以前很不一样的是，产品能力非常依赖模型能力的提升，或者说模型能力的提升能非常大程度解决以往很难解决的术语问题。
所以，我们会用更加AI原生的办法来解决这个过往翻译软件的问题，首先是用更好的模型并对这个模型进行改进。其次，在会议前的Prompt可以很大程度的改进术语翻译的质量，这和LLM的预先Prompt是一个原理，同时，随着用户的使用，它所积累的数据是我们宝贵的资产。
对于这些数据的再训练可以极大改进行业术语，以及用户个性化的翻译准确率。
大部分情况下，我们选择尽可能少地保留用户的信息，比如会议的音频我们就不会保存，而是在会议过程中随时地销毁。
在翻译软件中， 录音是一个Nice to have的功能，但保留后可能引发的隐私安全问题会给我们更多麻烦，隐私合规成本也是极大的成本，这并不能带来多大的收益。
对于必要的数据如即时的翻译和传回，在保证基础的加密存储与传输、数据不出镜外，我们也会使用最小保留的原则。
会的，这是一个很好的问题，而且这也是“AI多语言会议助理”与“翻译软件”的区别之一，当情绪变化检测和语气判断检测加入时，AI生成的会议纪要会更加理解参会人想要表达的内容。
这会是我们产品2.0的组成部分之一，我们未来的迭代方向会聚焦在AI多语言会议助理上，因为工作场景的提效是更能够被感知，支付能力也是更好的，这也是我们用户行为投票的结果。
我们看到Granola这样的产品在会议工作场景中因为交互创新所带来的巨大影响力，所以更加敢于投入这个方向。
6分。同言翻译及格的原因是它在实际的用户场景当中证明了自己，用户能自主、持续并高频地进行使用及付费，我们有很多用户已经把它当做了日常工作的一部分。
但它远没有达到优秀的程度，在多语言会议的场景，它应该在翻译速度和准确度上继续提升，同时在会议前中后，都作为AI助理而存在。
Arc浏览器：The Browser Company是我最喜欢的做产品的公司，Arc浏览器也是我每天使用最高频的工具。
Granola：虽然我现在会议不多，但是Granola以及它的产品创新是对用户场景重视的激励。
Chat2DB：阿里团队做的数据看板工具，对话生成Sql的功能解决了我拉数据看数据的问题。
作为独立开发者，和上班的时候不太一样的是，我现在一天基本只吃两顿，早饭和晚饭，这样我白天有比较大块的时间连续的进行工作/思考或者休息，时间安排的确是会更自由一些。
同言翻译可实现10种语言的双屏实时翻译，快试试吧！
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