论文翻译开源项目

基座冻结训练：冻结大模型基底权重，仅开放部分参数参与训练，降低显存开销，避免通用能力灾难性遗忘。
LoRA 参数微调：使用低秩矩阵对模型做垂直微调，定向学习计算机学术论文句式与专业术语，强化学术翻译精度。
模型指针调用：设计模型权重指针映射，动态指向微调后的 LoRA 分支与原始基座分支，按需切换推理权重。
RAG 学术知识库检索：关联向量数据库，检索深度学习、大模型领域固定术语，统一翻译范式。
私有化部署：基于 FastAPI 封装推理接口，本地加载模型权重，离线处理 PDF 论文，数据不上传外网。