नि:शुल्क PDF अनुवाद उन्नयन के बारे में कुछ विचार, चर्चा करते हैं कि हमने आधी कीमत वाले Gemini को क्यों छोड़ा

आज, मैं आप सभी के साथ एक ईमानदार संवाद करना चाहता हूं, सबसे पहले, हमारे नि:शुल्क संस्करण उत्पाद के हालिया खराब अनुभव के लिए, प्रभावित सभी दोस्तों से सबसे ईमानदार माफी।

पिछले कुछ समय में, हमें नि:शुल्क संस्करण अनुभव के बारे में बहुत सारी नकारात्मक प्रतिक्रियाएं मिली हैं। ये आवाजें, हमने सुनी हैं, और हम भी महसूस करते हैं। कई उपयोगकर्ताओं ने उल्लेख किया कि उच्च मांग के समय "लंबी प्रतीक्षा समय अत्यधिक है"; अनुवादित दस्तावेज़ों की "अनुवाद गुणवत्ता बहुत अस्थिर" है, कभी अच्छा कभी बुरा; कुछ ने यह भी कहा कि अनुवाद "चाइनीज़ और इंग्लिश का मिश्रण है, पढ़ने में कठिनाई होती है", और इसमें "मशीन अनुवाद" की भावना है।

जब भी हम इन प्रतिक्रियाओं को देखते हैं, हमारी टीम को गहरी शर्मिंदगी होती है। हम पूरी तरह से समझते हैं कि जब आपको एक महत्वपूर्ण शैक्षणिक दस्तावेज़ या कार्य रिपोर्ट की आवश्यकता होती है, लेकिन आपको लंबी प्रतीक्षा और एक अस्पष्ट, तर्कहीन अनुवाद का सामना करना पड़ता है, तो वह निराशा और हताशा की भावना होती है। यह बिल्कुल नहीं है कि हम Doclingo के माध्यम से आपको अनुभव कराना चाहते हैं, और यह पूरी तरह से हमारे इस उत्पाद को बनाने के पीछे के उद्देश्य के खिलाफ है।

Doclingo ने शुरू से ही नि:शुल्क मूल्य वर्धन मॉडल अपनाया है, क्योंकि हम मानते हैं कि उच्च गुणवत्ता वाले दस्तावेज़ अनुवाद कुछ लोगों का विशेषाधिकार नहीं होना चाहिए। हम एक पर्याप्त उपयोगी नि:शुल्क संस्करण के माध्यम से अधिक लोगों को भाषा बाधाओं को पार करने और अग्रणी ज्ञान और जानकारी तक पहुंचने में सक्षम बनाना चाहते हैं। हालाँकि, एक खराब नि:शुल्क अनुभव न केवल उपयोगकर्ताओं को बनाए नहीं रख सकता, बल्कि यह सभी की विश्वास को भी तोड़ता है। यही वह समझ है जिसने हमें यह निर्णय लेने के लिए मजबूर किया: हमें इन समस्याओं को पूरी तरह से हल करना होगा, चाहे जो भी कीमत हो।

बार-बार आंतरिक चर्चा और तकनीकी मूल्यांकन के बाद, हमने एक निष्कर्ष पर पहुंचा: वर्तमान नि:शुल्क संस्करण में उपयोग किए जा रहे AI अनुवाद इंजन, अब हमारी गुणवत्ता और दक्षता के वादे को पूरा नहीं कर सकते। कतार और अनुवाद गुणवत्ता की समस्याओं को मौलिक रूप से हल करने का एकमात्र तरीका एक अधिक शक्तिशाली AI इंजन को बदलना है - एक ऐसा इंजन जो वास्तव में हमारे उपयोगकर्ताओं के योग्य है।

यह निर्णय हमें एक कठिन चौराहे पर ले आया। बाजार में सबसे प्रमुख AI इंजन, मुख्य रूप से OpenAI के GPT श्रृंखला और Google के Gemini श्रृंखला से आते हैं। ये सभी वर्तमान में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के उच्चतम स्तर का प्रतिनिधित्व करते हैं, लेकिन शैली, लागत और विशिष्ट अनुवाद कार्यों में प्रदर्शन में भिन्नता है।

इसलिए, इस लेख में हम जो साझा करना चाहते हैं, वह है इस महत्वपूर्ण उन्नयन निर्णय के पीछे की पूरी सोच प्रक्रिया: हम इन दो प्रमुख AI इंजनों के बीच कठिन निर्णय कैसे लेते हैं? क्यों हमने अंततः केवल आधी लागत वाले Gemini को छोड़ दिया और अधिक महंगे विकल्प को चुना?

हम इस पारदर्शी संवाद के माध्यम से न केवल अतीत के खराब अनुभव के लिए माफी मांगना चाहते हैं, बल्कि हम आपको यह भी दिखाना चाहते हैं कि हम उत्पाद अनुभव को सुधारने के लिए कितने दृढ़ हैं।

अनुभव या मूल्य?

मैं हर दिन सोचता हूं कि उपयोगकर्ताओं के लिए अधिक मूल्य कैसे बनाया जाए। लेकिन व्यावसायिक दुनिया में, मूल्य बनाने के पीछे हमेशा एक अदृश्य लागत का बिल होता है। जब Doclingo ने मुख्य अनुवाद इंजन को अपग्रेड करने का निर्णय लिया, तो हमारी टीम इस कठिन चौराहे पर खड़ी थी: एक तरफ लागत को लगभग आधा करने का बड़ा प्रलोभन, दूसरी तरफ हमारे द्वारा हमेशा बनाए रखी गई उपयोगकर्ता अनुभव।

कोई भी उत्पाद लाभ-हानि के लिए जिम्मेदार व्यक्ति समझता है कि लागत नियंत्रण हमेशा एक खतरा होता है। जब हम नए बड़े मॉडल इंजन का मूल्यांकन कर रहे थे, तो हमारे सामने एक बहुत आकर्षक विकल्प था - Google का Gemini श्रृंखला।

ईमानदारी से कहूं तो, Gemini की मूल्य निर्धारण रणनीति हमारे लिए बहुत आकर्षक थी। हमारे शोध के अनुसार, Gemini का चयन करने की लागत GPT से कम है, एक साधारण गणना से, यदि हम Gemini पर स्विच करते हैं, तो हमारे मुख्य इंजन कॉल की लागत लगभग आधी हो सकती है। Doclingo जैसे अनुप्रयोग के लिए जो हर दिन बड़ी मात्रा में अनुवाद अनुरोधों को संभालता है, यह बचत काफी महत्वपूर्ण है। यह पैसा मार्केटिंग, टीम निर्माण में लगाया जा सकता है, या सीधे अधिक लचीले मूल्य निर्धारण रणनीति में परिलक्षित हो सकता है। इतनी बड़ी लागत के लाभ के सामने, कहना कि हम प्रभावित नहीं हुए, यह बिल्कुल झूठ होगा।

हालांकि, आंतरिक चर्चा के बाद, हमने अंततः एक ऐसा निर्णय लिया जो "अर्थशास्त्र" में नहीं लगता: अनुभव को बनाए रखना, GPT को चुनना।

क्योंकि, हमारे पास पर्याप्त कारण हैं।

GPT चुनने के तीन कारण

1. शैक्षणिक शब्दावली की सटीकता

किसी भी शोध और शैक्षणिक क्षेत्र के अनुवाद उपकरण के लिए, पेशेवर शब्दावली की सटीकता उसकी पहचान का मूल है। यह न केवल अनुवाद के "विश्वास, पहुंच और सुंदरता" से संबंधित है, बल्कि यह सीधे निर्धारित करता है कि क्या दस्तावेज़ का मूल मूल्य सही ढंग से संप्रेषित किया जा सकता है।

इस गहन मूल्यांकन में, एक जीवंत उदाहरण ने हमारी टीम को गहराई से प्रभावित किया। जब हम ठोस अवस्था भौतिकी के क्षेत्र में एक दस्तावेज़ का अनुवाद कर रहे थे, तो हमें एक उच्च आवृत्ति शब्दावली का सामना करना पड़ा: "pair distribution function"।

• GPT का अनुवाद है: "对分布函数"
• Gemini का अनुवाद है: "配对分布函数"

शाब्दिक रूप से, "配对" शायद "pair" के मूल अर्थ के करीब है, यह एक बहुत स्पष्ट, उचित अनुवाद है। हालाँकि, उस क्षेत्र के विद्वानों और छात्रों के लिए, "对分布函数" वह है जो एक समझौता, पारंपरिक "विशेषज्ञ की भाषा" है। यह एक छोटा सा अंतर, एक विभाजन रेखा की तरह है, जो "बाहरी व्यक्ति" और "भीतरी व्यक्ति" को स्पष्ट रूप से विभाजित करता है। Gemini का अनुवाद भले ही शाब्दिक रूप से गलत नहीं है, लेकिन यह एक कठोर "मशीन अनुवाद" की भावना को प्रकट करता है, जबकि GPT ने विशेष शैक्षणिक क्षेत्र के ज्ञान की गहरी समझ को प्रदर्शित किया।

यह अंतर एकमात्र उदाहरण नहीं है। अनुसंधान से पता चलता है कि चिकित्सा, विज्ञान जैसे अत्यधिक पेशेवर क्षेत्रों में, GPT-4 स्तर के मॉडल जटिल अवधारणाओं और शब्दावली को संभालने में अक्सर प्रतिस्पर्धियों की तुलना में अधिक सटीकता और गंभीरता प्रदर्शित करते हैं। उदाहरण के लिए, तुलना मूल्यांकन में, GPT-4 ने उच्च कठिनाई वाले नैदानिक प्रश्नों का उत्तर देते समय अधिक सही दर और कम गंभीर गलतियों का प्रदर्शन किया। हालाँकि Gemini के उत्तर कभी-कभी अधिक समझने में आसान होते हैं, लेकिन यह अक्सर तकनीकी सटीकता की कीमत पर होता है। "पढ़ने में आसानी के लिए सटीकता का बलिदान" का यह प्रवृत्ति शैक्षणिक अनुवाद में अत्यंत खतरनाक है।

हम अच्छी तरह से जानते हैं कि Doclingo के मुख्य उपयोगकर्ता - बड़े पैमाने पर शोधकर्ता और छात्र, हर दिन इन अत्यधिक विशिष्ट शब्दावली के साथ काम कर रहे हैं। आपके लिए, शब्दावली में "थोड़ी सी चूक" पूरी तरह से "समझने में बड़ी गलती" का कारण बन सकती है। एक असटीक शब्दावली न केवल गहन पढ़ाई के प्रवाह को बाधित कर सकती है, बल्कि आपको जांचने और अनुमान लगाने के लिए मजबूर कर सकती है, और इससे भी गंभीर बात यह है कि यह मूल लेखक के मुख्य तर्क को विकृत कर सकती है, या यहां तक कि आपके शोध दिशा को भी भटका सकती है। सटीक शब्दावली, शैक्षणिक गंभीरता की नींव है, और दस्तावेज़ पढ़ने की दक्षता को बढ़ाने की जीवन रेखा है।

GPT मॉडल इसे करने में सक्षम है, यह संयोग नहीं है। इसकी शक्तिशाली संज्ञानात्मक और तर्क क्षमता, उद्योग में मान्यता प्राप्त MMLU (बड़े पैमाने पर बहु-कार्य भाषा समझ) जैसे मानक परीक्षणों में पूरी तरह से सत्यापित की गई है। उदाहरण के लिए, यहां तक कि GPT का हल्का संस्करण, इसका MMLU स्कोर 82.0% तक पहुंच गया है, यह परिणाम यह साबित करने के लिए पर्याप्त है कि यह कई शैक्षणिक क्षेत्रों में समझ और तर्क क्षमता में गहरी जमा की गई है। यही वह शक्तिशाली "ज्ञान की नींव" है, जो इसे अनुवाद करते समय, शाब्दिक अर्थ से परे जाकर, विशेष शैक्षणिक संदर्भ में सही अभिव्यक्ति को सटीक रूप से पकड़ने में सक्षम बनाती है।

इसलिए, जब हम "对分布函数" इस सटीक अनुवाद को देखते हैं, तो हम जानते हैं कि इसके पीछे मॉडल की पेशेवर ज्ञान की गहरी समझ है। इस "सटीकता" और "गंभीरता" की रक्षा के लिए, हम मानते हैं कि GPT का चयन एकमात्र सही उत्तर है।

2. चीनी संदर्भ

हम अच्छी तरह से जानते हैं कि एक अच्छा उपकरण न केवल शक्तिशाली होना चाहिए, बल्कि उसे उपयोगकर्ता को "समझना" भी चाहिए। शैक्षणिक दस्तावेज़ अनुवाद के इस संदर्भ में, "समझना" का अर्थ है चीनी पाठकों की पढ़ने की आदतों और सांस्कृतिक संदर्भ को गहराई से समझना। एक ऐसा विवरण जो पहली नज़र में तुच्छ लग सकता है, अक्सर उपयोगकर्ता अनुभव की गुणवत्ता को निर्धारित कर सकता है, और यहां तक कि पूरे उत्पाद की पेशेवरता को प्रभावित कर सकता है। और इस तुलना में, GPT और Gemini के बीच चीनी लेखक के नामों को संभालने में अंतर, एक ऐसा "सूक्ष्मता में सच्चाई" का उत्कृष्ट उदाहरण है।

जब हम "Xiaohao Yang" नाम वाले लेखक के साथ एक दस्तावेज़ का अनुवाद करने के लिए दोनों मॉडलों को देते हैं, तो एक आश्चर्यजनक विवरण सामने आता है: GPT लगभग "दिल से" इस पिनयिन नाम को चीनी "杨晓浩" में बदल देता है, जबकि Gemini बस मूल पिनयिन को बनाए रखता है। यह अंतर भले ही छोटा हो, लेकिन यह महत्वपूर्ण है। किसी भी चीनी पाठक के लिए, विशेष रूप से जब वे एक अनुवाद पढ़ रहे होते हैं जो चीनी पत्रिका के प्रारूप के अनुरूप है, तो परिचित चीनी नाम देखना न कि एक लंबी पंक्ति पिनयिन, पढ़ने की प्रवाहिता और निकटता में पूरी तरह से भिन्नता होती है। यह केवल अनुवाद नहीं है, यह एक सांस्कृतिक संवेदनशीलता है, "व्यक्ति" के प्रति एक सम्मान है।

GPT इसे कैसे कर सकता है? इसके पीछे इसकी शक्तिशाली संदर्भ समझ और नामित इकाई पहचान (NER) क्षमता काम कर रही है। अनुसंधान से पता चलता है कि GPT-4 समग्र अनुवाद गुणवत्ता में प्रारंभिक मानव अनुवादकों के स्तर तक पहुंच गया है, और इसमें संवेदनशील अनुवाद गुणवत्ता मूल्यांकन क्षमता है, जिसका अर्थ है कि यह केवल यांत्रिक शब्दों के प्रतिस्थापन नहीं कर रहा है, बल्कि पाठ के पीछे की गहरी अर्थ को समझ रहा है। जब नामों जैसे विशेष नामों को संभालते समय, GPT संदर्भ संकेतों का अधिक सटीक उपयोग कर सकता है। उदाहरण के लिए, एक अध्ययन में, GPT ने उचित संकेतों के माध्यम से, रूसी सांस्कृतिक समाचार में नाम पहचान में F1 स्कोर 0.93 तक पहुंचाया, जो विशेष भाषा और इकाई प्रकारों में इसकी उत्कृष्टता को दर्शाता है। यह क्षमता इसे "Xiaohao Yang" का सामना करते समय, यह अनुमान लगाने में सक्षम बनाती है कि यह संभवतः एक चीनी लेखक है, और इसके चीनी ज्ञान के आधार पर सबसे मेल खाने वाले汉字 संयोजन को खोजने का प्रयास करती है, अंततः "杨晓浩" को सही ढंग से "अनुमान" करती है। यह एक संभाव्यता और संदर्भ पर आधारित बुद्धिमत्ता है, न कि केवल सरल नियम मिलान।

इसके विपरीत, Gemini का प्रदर्शन इस स्थान पर कुछ समस्याओं की पुष्टि करता है जो संबंधित अनुसंधान में पाई गई हैं। हालाँकि Gemini कुछ NER कार्यों (जैसे संदर्भ-संवेदनशील नामों की पहचान) में उत्कृष्टता दिखाता है, लेकिन यह अक्सर विशेष नामों को संभालते समय असंगतता, गलत अनुवाद या छूट की समस्याओं का सामना करता है। अनुसंधान से पता चलता है कि Gemini विशेष नामों, स्थानों आदि को संभालते समय सटीकता में कमी दिखाता है, जिससे छूट या गलत अनुवाद की संभावना बढ़ जाती है। उदाहरण के लिए, प्राचीन साहित्य का अनुवाद करते समय, यह "佛國白禪師" जैसे विशेष नाम को वर्णनात्मक वाक्य में गलत अनुवाद कर सकता है। इसलिए, Gemini ने "Xiaohao Yang" को चीनी में पुनर्स्थापित नहीं किया, यह संभवतः इसके विशेष नामों को संभालने में स्थिरता की कमी और संदर्भ निर्णय की गहराई की कमी का प्रदर्शन है।

यह छोटा सा नाम अनुवाद का अंतर हमारे लिए बहुत महत्वपूर्ण है। यह केवल तकनीकी श्रेष्ठता का प्रमाण नहीं है, बल्कि उत्पाद की "तापमान" का भी प्रतीक है। एक "चीनी संदर्भ" को समझने वाला मॉडल, उपयोगकर्ताओं की संभावित आवश्यकताओं का पूर्वानुमान कर सकता है - चीनी दुनिया में, हम सीधे नाम से पुकारने की आदत रखते हैं। चीनी लेखक के पिनयिन नाम को 汉字 में पुनर्स्थापित करना, लेखक की पहचान की पुष्टि है, और चीनी पाठकों की पढ़ने की आदतों के प्रति एक अनुकूलन है। इस प्रकार के विवरण में "बुद्धिमत्ता" और "संवेदनशीलता" उपयोगकर्ताओं के गहन पढ़ाई के अनुभव और विश्वास को बहुत बढ़ा सकती है।

3. संदर्भ की समझ

हमारी उपयोगकर्ता प्रतिक्रियाओं में, एक अवलोकन बहुत सटीक है, यह वर्तमान दो प्रमुख मॉडलों के बीच शैली में मुख्य अंतर को सटीक रूप से इंगित करता है: "Gemini की विशेषता यह है कि इसमें जानकारी की मात्रा अत्यधिक है, हर एक बिंदु को अनुवादित करने की कोशिश की जाती है, जिससे कभी-कभी लेखन बहुत लंबा हो जाता है। जबकि GPT की अभिव्यक्ति अधिक संक्षिप्त है।"

यह टिप्पणी मुख्य बिंदु को छूती है। शैक्षणिक और दस्तावेज़ अनुवाद के संदर्भ में, "संक्षिप्तता" केवल सुंदरता का मामला नहीं है, यह सीधे "संवेदनशीलता" से संबंधित है - एक ऐसी बुद्धिमत्ता जो जानती है कि कब विस्तार से बताना है और कब संयम बरतना है, ताकि सूचना संप्रेषण की दक्षता को अधिकतम किया जा सके। जब आप विशाल मात्रा में दस्तावेज़ सामग्री का सामना करते हैं, तो सबसे मूल्यवान चीज़ समय होती है। एक "संवेदनशीलता" वाला अनुवाद सहायक, आपको जल्दी से अनावश्यक जानकारी को हटा कर मुख्य तर्क पर ध्यान केंद्रित करने में मदद कर सकता है, न कि सभी विवरणों से आपको डुबो देना। यह केवल सटीकता से संबंधित नहीं है, बल्कि पढ़ने की दक्षता और संज्ञानात्मक बोझ से भी संबंधित है।

तो, यह "संवेदनशीलता" कहां से आती है? यह मॉडल की संदर्भ की गहरी, समग्र समझ से उत्पन्न होती है। दिलचस्प बात यह है कि, जबकि Gemini अपने लाखों स्तर के विशाल संदर्भ विंडो के लिए प्रसिद्ध है, सिद्धांत रूप से "दूर" देखने में सक्षम है, लेकिन वास्तविक लंबे पाठ अनुवाद में, एक समान शैली और भावनात्मक स्वर बनाए रखना एक चुनौती बन गया है। अनुसंधान से पता चलता है कि Gemini अनुवाद प्रक्रिया में मूल पाठ की भावनात्मक रंगत को कमजोर कर सकता है, इसकी शैली की स्थिरता में काफी भिन्नता होती है। कभी-कभी, यह लंबे समय तक कथा में कथानक को भ्रमित कर सकता है, "शैली परिवर्तन" का सामना कर सकता है।

इसके विपरीत, GPT ने भी 128K टोकन तक पहुंचने वाले संदर्भ विंडो के साथ, भावनात्मक स्वर और शैली की स्थिरता बनाए रखने में अधिक उत्कृष्टता दिखाई है। कई अनुसंधान बताते हैं कि GPT का आउटपुट भावनात्मक रूप से मानव विशेषज्ञ के अनुवाद के करीब होता है, और अधिक गूंजता है। यह एक समान कथा आवाज बनाए रखने में बेहतर है, अर्थ, वाक्य संरचना और संदर्भ की निरंतरता में "सबसे सुसंगत और विश्वसनीय मॉडल" है। यह स्थिर आउटपुट, मूल पाठ की भावना के प्रति वफादार रहने की क्षमता, "संवेदनशीलता" का उत्कृष्ट उदाहरण है। यह समझता है कि अच्छा अनुवाद केवल जानकारी का ढेर नहीं है, बल्कि चयनात्मक और ध्यान केंद्रित प्रस्तुति है।

एक अन्य दृष्टिकोण से भी इस अंतर की पुष्टि की जा सकती है। हमने देखा कि कुछ उपयोगकर्ताओं ने Gemini की सुरक्षा फ़िल्टर को कभी-कभी "संवेदनशील" बताया, जब पूरी तरह से सामान्य शैक्षणिक या ऐतिहासिक पाठ का सामना करते समय, कुछ शब्दों के कारण अनुवाद को रोक दिया जाता है। यह एक हद तक यह भी दर्शाता है कि मॉडल वास्तविक संदर्भ को समझने और "संवेदनशीलता" को पकड़ने में कुछ कमी है - यह "पेड़" (संवेदनशील शब्द) को देखता है, लेकिन पूरे "जंगल" (शैक्षणिक संदर्भ) को नहीं समझता।

संक्षेप में, वास्तविक संदर्भ की समझ केवल यह नहीं है कि कितनी लंबी पाठ को संभाला जा सकता है, बल्कि यह इस पर निर्भर करता है कि पाठ के इरादे, स्वर और शैली को कितनी गहराई से समझा जा सकता है, और इसे उचित तरीके से पुन: प्रस्तुत किया जा सकता है। हमारे जैसे ज्ञान के समुद्र में यात्रा करने वालों के लिए, एक "संवेदनशीलता" वाला AI साथी, एक ऐसा "डेटाबेस" से कहीं अधिक मूल्यवान है जो केवल जानकारी को गिराता है।

दृष्टिकोण और प्रतिबद्धता: एक नई शुरुआत, बेहतर अनुभव

हमारे कठिन लेकिन दृढ़ चयन को विस्तार से समझाने के बाद, अब, मैं अत्यधिक उत्साह के साथ, आप सभी को औपचारिक रूप से घोषणा करता हूं: नए GPT इंजन के साथ एकीकृत नि:शुल्क अनुवाद सेवा, वर्तमान में आंतरिक परीक्षण के अंतिम चरण में है, और इस सप्ताह सभी उपयोगकर्ताओं के लिए पूरी तरह से लॉन्च की जाएगी!

इसका अर्थ है कि आप सभी द्वारा लंबे समय से की गई शिकायतें, जैसे लंबी प्रतीक्षा समय, उच्च मांग के समय अनुवाद गुणवत्ता में अस्थिरता, आदि, को बहुत हद तक कम किया जाएगा। हम अच्छी तरह से जानते हैं कि प्रतीक्षा का हर एक मिनट आपकी धैर्य को समाप्त करता है, और हर एक असंतोषजनक अनुवाद परिणाम आपके विश्वास को तोड़ता है। यह उन्नयन, इस सब को समाप्त करने के लिए है।

यह निर्णय लेना आसान नहीं था। अधिक महंगे विकल्प का चयन, एक ऐसे टीम के लिए जो अभी भी विकसित हो रही है, का अर्थ है भारी दबाव। लेकिन हम बार-बार अपने आप से पूछते हैं: Doclingo का अस्तित्व का अर्थ क्या है? उत्तर हमेशा एक जैसा होता है: उपयोगकर्ताओं के लिए मूल्य बनाना। हम मानते हैं कि उत्कृष्ट और विश्वसनीय उपयोगकर्ता अनुभव, उत्पाद का मूल और आत्मा है, और इसे कभी भी लागत के साथ समझौता नहीं किया जाना चाहिए। इसलिए, यह उन्नयन केवल एक तकनीकी पुनरावृत्ति नहीं है, बल्कि "उपयोगकर्ता पहले" की इस प्रतिबद्धता का गंभीर रूप से पालन है। हम अधिक निवेश करने के लिए तैयार हैं, केवल आपके दस्तावेज़ पढ़ने के समय उस ध्यान और प्रवाह को प्राप्त करने के लिए।

बेशक, नई शुरुआत हमें आपके साथ मिलकर करनी होगी। एक अधिक शक्तिशाली इंजन केवल एक प्रारंभिक बिंदु है, और आपकी वास्तविक भावना ही हमारे काम के मूल्य का एकमात्र मानक है। इसलिए, हम हर उपयोगकर्ता को सच्चे दिल से आमंत्रित करते हैं, नए इंजन के लॉन्च के बाद, इसका अनुभव करने, उपयोग करने और इसकी समीक्षा करने के लिए।

• क्या लंबे और जटिल अनुच्छेद अधिक स्वाभाविक रूप से प्रवाहित होते हैं, मूल पाठ की "संवेदनशीलता" के प्रति वफादार?
• क्या उन परेशान करने वाले नामों, संस्थानों के नामों की गलतफहमी की समस्या समाप्त हो गई है?
• क्या आपके शोध पत्र का अनुवाद अधिक सटीक और पेशेवर है?

कृपया अपनी वास्तविक अनुभव को उत्पाद के भीतर की फीडबैक चैनल के माध्यम से हमें बताएं। आपकी हर एक पसंद, हमारे लिए सबसे बड़ा प्रोत्साहन है; आपकी हर एक आलोचना, हमारे अनुकूलन और पुनरावृत्ति का सबसे मूल्यवान प्रेरक है। हम वादा करते हैं कि हम हर एक फीडबैक को गंभीरता से पढ़ेंगे और विश्लेषण करेंगे, और इसे हमारे भविष्य के उत्पाद रोडमैप में शामिल करेंगे, एक पारदर्शी, प्रभावी फीडबैक चक्र बनाने के लिए।

यह केवल एक उन्नयन के अंत नहीं है, बल्कि एक शीर्ष अनुवाद उपकरण को आपके साथ मिलकर तैयार करने की शुरुआत है। हम भविष्य के प्रति आश्वस्त हैं, और आपके साथ मिलकर Doclingo की हर प्रगति को देखने की उम्मीद करते हैं।