SL2T 嘅技術原理

訓練數據：超過10萬小時、50種以上手語

SL2T 使用 超過10萬小時 嘅手語影片訓練，涵蓋 超過50種手語，其中大約四分之一係 ASL。Google 研究發現，同時用多種手語、方言同熟練程度去做聯合訓練，模型表現會比單一語言系統更好——因為可以學到共享嘅結構模式，提升泛化能力。值得留意嘅係，訓練數據 刻意排除了18歲以下嘅手語使用者，呢點可能會影響對年輕用戶嘅準確度。

手機端姿勢追蹤：只有坐標離開你部手機

成個系統嘅設計好重視私隱。手機鏡頭運行 MediaPipe Holistic，逐格提取 130個關鍵點嘅2D坐標（包括臉部、身體、雙手）。提取完之後，原始相機影片會即時刪除，永遠唔會離開部手機。只有呢啲抽象嘅幾何坐標先會被送到 Google 伺服器做翻譯，而且冇用戶明確授權嘅話，系統唔會保留任何輸入或輸出記錄。不過，呢個2D坐標表示方式唔追蹤舌頭位置，亦冇深度排序，所以好難分辨手部接觸同懸空——呢兩個動作喺 ASL 入面都係有意義嘅。

直接姿勢轉文字：唔經註解嘅自動回歸翻譯

SL2T 使用嘅變壓器模型直接根據姿勢坐標序列嚟生成英文文本，係自動回歸式嘅——即係話，佢唔會先輸出中間嘅「註解」或者人手編碼嘅語言表示。更重要嘅係，呢個模型係做翻譯而唔係做聽寫，所以佢會產出自然嘅英文句子，而唔係逐個手語符號對應翻嘅詞語。

基準測試表現：Google 話係業界最高，但係廠商自報數字

喺 FLEURS-ASL 呢個零樣本評估數據集上面——呢個數據集係由認證聾人傳譯員喺錄音室環境錄製嘅複雜抽象語言——SL2T 得到 70 BLEURT 分數，Google 話遠遠高過之前任何已公布嘅結果。其他基準測試成績包括：

• FLEURS-ASL 單手變體版本：74 BLEURT
• PRESTO-ASL（AI助手風格短句數據集）：85 BLEURT
• FSboard（手指拼寫數據集）：64% 完全匹配準確率，呢個數據集係由聾人手語使用者喺手機上收集嘅

要留意嘅係，以上全部係廠商自報嘅數字；截至推出日，仲未有獨立第三方嘅評測報告公開。

管治同限制：設有安全圍欄

人工智能手語諮詢委員會

Google 成立咗一個外部嘅 人工智能手語諮詢委員會（AISLAC），成員包括 美國國家聾人協會（NAD）、羅徹斯特理工學院/國家聾人技術學院（RIT/NTID）、DPAN 同 世界聾人聯合會（WFD） 嘅代表。AISLAC 聯合撰寫咗《聯合影響報告》，定義咗呢個模型嘅操作界限同限制。

禁止使用場合

SL2T 明確只係設計同評估用於 低風險、非正式嘅場合，例如文字輸入、訊息傳遞、搜尋查詢，同埋一對一嘅對話（例如喺咖啡店或者零售店）。醫療、法律同學術呢啲高風險或多人對話場合 係唔適用嘅。

ADA 免責聲明

Google 喺文件中明確指出，SL2T 唔係專業傳譯服務嘅替代品，唔應該喺溝通錯誤可能導致傷害嘅情況下使用。

已知技術限制

• 光線不足會影響表現：如果環境太暗，MediaPipe Holistic 嘅姿勢追蹤會冇咁準確。
• 只支援單人：模型每次只能處理 一個手語使用者，冇辦法解讀多人同時手語嘅對話。
• 每次最多60秒：每個翻譯片段嘅長度上限大約係 60秒。
• 冇18歲以下訓練數據：因為訓練數據排除咗18歲以下嘅使用者，對年輕用戶嘅準確度可能會較低。
• 2D表示嘅局限：追蹤系統偵測唔到舌頭動作，亦冇深度資料，所以好難分辨手部接觸同懸空——呢兩個喺 ASL 入面係有唔同意義嘅。

Sam Sepah 嘅關鍵角色

Sam Sepah 係一位聾人 Google 員工，屬於手語團隊嘅成員，喺 SL2T 嘅開發過程中擔任咗好重要嘅角色。佢係模型評估所用嘅 FSboard 手指拼寫數據集嘅共同作者。Google 嘅官方網誌同《聯合影響報告》都強調，團隊喺推出前同包括 Sepah 在內嘅聾人員工緊密合作，進行大量測試，發現咗一啲純粹靠基準測試睇唔到嘅模型行為同介面問題。

SL2T 嘅技術原理

訓練數據：超過10萬小時、50種以上手語

SL2T 使用 超過10萬小時 嘅手語影片訓練，涵蓋 超過50種手語，其中大約四分之一係 ASL。Google 研究發現，同時用多種手語、方言同熟練程度去做聯合訓練，模型表現會比單一語言系統更好——因為可以學到共享嘅結構模式，提升泛化能力。值得留意嘅係，訓練數據 刻意排除了18歲以下嘅手語使用者，呢點可能會影響對年輕用戶嘅準確度。

手機端姿勢追蹤：只有坐標離開你部手機

成個系統嘅設計好重視私隱。手機鏡頭運行 MediaPipe Holistic，逐格提取 130個關鍵點嘅2D坐標（包括臉部、身體、雙手）。提取完之後，原始相機影片會即時刪除，永遠唔會離開部手機。只有呢啲抽象嘅幾何坐標先會被送到 Google 伺服器做翻譯，而且冇用戶明確授權嘅話，系統唔會保留任何輸入或輸出記錄。不過，呢個2D坐標表示方式唔追蹤舌頭位置，亦冇深度排序，所以好難分辨手部接觸同懸空——呢兩個動作喺 ASL 入面都係有意義嘅。

直接姿勢轉文字：唔經註解嘅自動回歸翻譯

SL2T 使用嘅變壓器模型直接根據姿勢坐標序列嚟生成英文文本，係自動回歸式嘅——即係話，佢唔會先輸出中間嘅「註解」或者人手編碼嘅語言表示。更重要嘅係，呢個模型係做翻譯而唔係做聽寫，所以佢會產出自然嘅英文句子，而唔係逐個手語符號對應翻嘅詞語。

基準測試表現：Google 話係業界最高，但係廠商自報數字

喺 FLEURS-ASL 呢個零樣本評估數據集上面——呢個數據集係由認證聾人傳譯員喺錄音室環境錄製嘅複雜抽象語言——SL2T 得到 70 BLEURT 分數，Google 話遠遠高過之前任何已公布嘅結果。其他基準測試成績包括：

• FLEURS-ASL 單手變體版本：74 BLEURT
• PRESTO-ASL（AI助手風格短句數據集）：85 BLEURT
• FSboard（手指拼寫數據集）：64% 完全匹配準確率，呢個數據集係由聾人手語使用者喺手機上收集嘅

要留意嘅係，以上全部係廠商自報嘅數字；截至推出日，仲未有獨立第三方嘅評測報告公開。

管治同限制：設有安全圍欄

人工智能手語諮詢委員會

Google 成立咗一個外部嘅 人工智能手語諮詢委員會（AISLAC），成員包括 美國國家聾人協會（NAD）、羅徹斯特理工學院/國家聾人技術學院（RIT/NTID）、DPAN 同 世界聾人聯合會（WFD） 嘅代表。AISLAC 聯合撰寫咗《聯合影響報告》，定義咗呢個模型嘅操作界限同限制。

禁止使用場合

SL2T 明確只係設計同評估用於 低風險、非正式嘅場合，例如文字輸入、訊息傳遞、搜尋查詢，同埋一對一嘅對話（例如喺咖啡店或者零售店）。醫療、法律同學術呢啲高風險或多人對話場合 係唔適用嘅。

ADA 免責聲明

Google 喺文件中明確指出，SL2T 唔係專業傳譯服務嘅替代品，唔應該喺溝通錯誤可能導致傷害嘅情況下使用。

已知技術限制

• 光線不足會影響表現：如果環境太暗，MediaPipe Holistic 嘅姿勢追蹤會冇咁準確。
• 只支援單人：模型每次只能處理 一個手語使用者，冇辦法解讀多人同時手語嘅對話。
• 每次最多60秒：每個翻譯片段嘅長度上限大約係 60秒。
• 冇18歲以下訓練數據：因為訓練數據排除咗18歲以下嘅使用者，對年輕用戶嘅準確度可能會較低。
• 2D表示嘅局限：追蹤系統偵測唔到舌頭動作，亦冇深度資料，所以好難分辨手部接觸同懸空——呢兩個喺 ASL 入面係有唔同意義嘅。

Sam Sepah 嘅關鍵角色

Sam Sepah 係一位聾人 Google 員工，屬於手語團隊嘅成員，喺 SL2T 嘅開發過程中擔任咗好重要嘅角色。佢係模型評估所用嘅 FSboard 手指拼寫數據集嘅共同作者。Google 嘅官方網誌同《聯合影響報告》都強調，團隊喺推出前同包括 Sepah 在內嘅聾人員工緊密合作，進行大量測試，發現咗一啲純粹靠基準測試睇唔到嘅模型行為同介面問題。