DeepSeek7小时攻克缅甸救灾语言关

近日，缅甸发生7.9级地震，灾情严峻。在救援行动中，语言不通成为了一个巨大难题，影响了救援效率。关键时刻，DeepSeek大模型发挥了重要作用。以下是相关情况：

紧急开发中缅英互译系统

• 开发背景：地震发生后，中国救援队赶赴缅甸震区，但面临与当地救援者、国际医疗团队沟通困难的问题，急需一套高效的翻译系统。
• 开发过程：国家应急语言服务团秘书处和北京语言大学迅速组建语言服务支持团队，利用DeepSeek大模型，在短短7小时内紧急开发出一套中缅英三语互译系统，24小时内直接投入实战，700余名中缅救援人员同步使用，打通了灾区信息传递的关键环节。

系统特点与优势

• 高效开发：通常，研发一套专业翻译系统至少需要数月，但此次团队采用AI预训练+紧急调优模式，在极短时间内完成：
  • 3小时整合缅甸语（含方言变体）语料库。
  • 2小时优化DeepSeek多语言处理模块。
  • 2小时完成实战压力测试并部署云端。
• 精准翻译：系统特别强化了应急救援专用术语识别能力，能准确区分“伤员分级（urgent/stable）”等医疗术语，自动识别地方口音（如缅甸掸邦方言），还支持语音实时转译，解放救援人员双手。
• 稳定运行：过去，国际救援多依赖谷歌翻译等工具，但面临专业术语缺失、离线环境失效等问题。这次DeepSeek在无网络条件下依然稳定运行，被外媒称为“来自东方的科技奇迹”。

后续计划

开发者表示，在缅甸救援结束后，会把这个平台开源出来，让更多人知道并使用，帮助到更多需要它的救援队。

DeepSeek此次首次用于地震国际救援，7小时攻克语言难关，为救援工作提供了有力支持，展现了中国大模型技术在国际救援领域的巨大潜力。