面向机器翻译的写作

近几月，X（原 Twitter）会将部分推文翻译，并推送给其它语言的用户。于是有用户主动改变写作风格，使其对机器翻译友好。（@chengqing198、@sanson_ganbaru）

这种面向机器翻译的写作，其实在更早的时候就已经有了。Microsoft、Google 和 欧盟 都有类似的写作规范，推荐开发文档、官方文件和博客文章，使用容易被机器翻译的写作规范。常见的要求有简单的句式结构（主谓宾语序），词语与概念一一对应，只使用广泛使用的缩写等。

不过现在 LLM 翻译的质量更好，成本也很低。对于开发文档、官方文件和博客文章来说，可能没有刻意面向机器翻译的写作的必要了。

只是 X 使用 的 Grok 翻译质量似乎还不如 Google 翻译。Google 翻译主要基于 2016 年的 Google 神经机器翻译系统（NMT），CSM-MTBench 基准测试分数 比 DeepSeek V3 低一些，跟 Hunyuan-MT-7B 差不多。

所以面向机器翻译的写作可能还会继续存在吧，作为一种低成本增加受众、可见度的方案。

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