可持续渐进式地通过阅读记单词

混阅，一个将网页文章转换为中英混合文章的阅读工具。帮助用户在阅读中文的同时，提升英语词汇量。混阅强调在真实语境中理解和运用单词，从而实现渐进式和可持续的词汇增长

正如大模型在给定丰富上下文的情况下能做出更准确的预测，混阅也在转换后的中英混合文章中保留了充足的中文上下文。这使用户能够在阅读时轻松预测和理解英文单词的含义。随着阅读量的增加，单词的出现频率提高，用户可以更自然地掌握这些单词。

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所以我转变思路，使用长文来转换中夹英阅读。对话大模型时你给的context越多，大模型预测就越准确。同样放在长文阅读中，context比短文多，你就可以比较容易预测到单词意思（记单词）。当然context不仅仅来源于文章的上下文，还有你的通识教育、行业知识等。

我做了一个网站（未发布）提交网页后提取长文然后发给大模型转换，转换成功网站上阅读，网站支持混合、原文和对照方式阅读

试用了马大哈翻译插件，就是翻译得不准确或者说不恰当，我基于大模型的方式翻译尝试网页，推特和即刻的小短文还不错。左边是qwen-max，右边是马大哈翻译。

但是基于大模型的翻译成本比较高，用于翻译推特、即刻或者微博这种短文的上下文会比较少，对于预测单词（记单词）效果其实不怎么好

其实是选词翻译，无论中译英还是英译中，都会面临一词多义的问题，我做过类似的应用，一词多义问题需要上下文来解决，目前我调查过没有一家可以支持上下文的单词翻译

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