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L'atténuation de l'oubli catastrophique lors du fine-tuning pour la traduction préserve les capacités générales, mais échoue sur les instructions de contrôle spécifiques à la traduction.
Un nouveau benchmark collaboratif rassemble des exemples multimodaux conçus pour faire échouer les meilleurs systèmes de traduction actuels.
Un cadre basé sur des LLM améliore la cohérence spatiale et le suivi des entités dans la traduction texte-langue des signes au-delà de la phrase isolée.