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Gaia

Tecnología de traducción para todos los idiomas de la Tierra

500,000+
Oraciones paralelas
50+
Idiomas soportados
10+
Aliados
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Toward Human-Level Translation for No-Resource Languages: Gaia Latest Results

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Milestone Reached: Over 500,000 Parallel Sentences Now Available for Download

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76% BERTScore F1 on Aguaruna→Spanish Translation

Usado por organizaciones de todo el mundo

Preservando el patrimonio lingüístico y democratizando la tecnología del lenguaje

CHANA

CHANA

Pontifical Catholic University of Peru

Wikimedia Malaysia

Wikimedia Malaysia

Community User Group

Secretariat of Linguistic Policies

Secretariat of Linguistic Policies

Government of Paraguay

Los agentes de Gaia son capaces de traducir idiomas de bajos recursos a través del reconocimiento de patrones, resultando en un rendimiento mejorado y mayor precisión.

Self‑Contrastive Translation

LLM generates multiple candidates, then verifies and adjusts using real‑time evidence from hybrid retrieval.

Phase 1 — Initial Generation
Source sentence
Keyword search
Semantic search
Ephemeral memory 1
Core memory
LLM + RAG 1
K translation options
Phase 2 — Validation & Refinement
K translation options
Keyword search
Semantic search
Ephemeral memory 2
Core memory
LLM + RAG 2
Final translation

Resolviendo Desafíos de Traducción

1

Extracción de Datos

Desafío

Los datos humanos consumen tiempo y son costosos, y el OCR tradicional, aunque rápido, no es confiable ya que asume un conjunto predefinido de idiomas y palabras.

Solución

LLMs con capacidades de visión extraen palabras en idiomas de bajos recursos sin modificarlas. Gaia depende de Groq para velocidad, con formato JSON automático.

2

Recuperación de Datos

Desafío

RAG, aunque útil para idiomas de alto recurso, no es útil para idiomas de bajo recurso, lo que significa que la calidad de los datos recuperados suele ser pobre.

Solución

Mecanismo de búsqueda híbrido combina búsqueda por palabras clave para idiomas de bajo recurso con búsqueda semántica para idiomas de alto recurso.

3

Consistencia Lingüística

Desafío

Los idiomas tienen reglas básicas importantes para interacciones diarias. Solo con datos recuperados, los LLMs luchan por identificar patrones básicos como preguntas, pronombres y expresiones de tiempo.

Solución

Los agentes funcionan como sistemas operativos con memoria núcleo que contiene patrones lingüísticos, más memoria efímera para recuperación de datos en tiempo real.

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