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«Hilft wie ein Kollege»:
Das Start-up DeepL kann bislang mit seiner Übersetzungssoftware in der Konkurrenz mit großen KI-Playern wie Google gut mithalten. Damit das so bleibt, müssen sich die Kölner ständig verbessern.
DeepL Voice
DeepL hat sich bislang auf Übersetzungen von schriftlichen Texten fokussiert. Nun soll auch eine Lösung für gesprochene Sprache dafür sorgen, dass das Start-up sich im Wettbewerb behaupten kann.
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Weitere Sprachen und erste automatische Glossargenerierung
DeepL hat mehrere Erweiterungen seiner Glossarfunktion bekannt gegeben. Die Glossarfunktion bietet Fachleuten und Unternehmen eine praktische Möglichkeit, Übersetzungen für bestimmte Begriffe festzulegen und so die Konsistenz und Genauigkeit von übersetzten Inhalten zu verbessern.
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Kölner Start-up
Im Wettbewerb mit Google, Microsoft, OpenAI & Co. hat sich das Kölner Start-up DeepL bislang gut behaupten können. Ein neues KI-Modell soll nun die Übersetzungsqualität weiter steigern.
Finanzierung für weiteres Wachstum
Der deutsche Übersetzungs-Spezialist DeepL erhält von internationalen Investoren 300 Millionen US-Dollar (276,8 Mio. Euro), um das weitere Wachstum des Unternehmens zu finanzieren. Das teilte das Unternehmen am Mittwoch mit.
Der Übersetzungs-Spezialist DeepL wird sein Angebot um einen Sprachassistenten mit Künstlicher Intelligenz erweitern. Das kündigte das Unternehmen am Donnerstag in Köln an.
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Das KI‑Kommunikations- und Übersetzungsunternehmen DeepL mit SItz in Köln hat am 22. Februar 2024 die Eröffnung seiner ersten US‑amerikanischen Niederlassung in Austin (Texas) bekannt gegeben.

Natural Language Processing (NLP) ist ein Zweig der Informatik, der darauf abzielt, geschriebene und gesprochene Sprache für Computer verständlich zu machen. Die Sprache, die Computer am besten verstehen, besteht aus Code, allerdings kommunizieren Menschen in der Regel nicht in Codes und bevorzugen die natürliche

Kommentar

Transfer Learning wird oft als Wundermittel gepriesen, um Künstliche Intelligenz zur Marktreife zu bringen. Die Lernmethode nutzt bereits trainierte Modelle als Ausgangspunkt und kann somit schneller Ergebnisse liefern. Damit hat Transfer Learning das Potenzial, den KI-Einsatz in Unternehmen zu beschleunigen, findet Franz Kögl, Vorstand

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