语言不同的人，能不能像同一个团队那样顺畅地工作？这是一个让我很感兴趣的问题，也是我们做 JotMe 想探索的方向。
今天的 AI 已经很擅长处理语法和表达，但把一句话翻译出来，并不等于把事情说明白了。对方说的是哪个项目？之前已经讨论过什么？这次又改了什么？这些上下文，往往才是理解一句话的关键。
JotMe 的新网站已经上线。我们借这个机会，把接下来要做的事讲得更清楚：打造一个让人们跨越语言、共同完成工作的协作平台。
有了翻译，为什么工作还是容易产生误解
翻译技术存在了几十年，能力也一直在进步。但和海外客户、不同语言的同事合作时，很多团队依然要依赖会外语的人帮忙。有时，能不能参与讨论，首先取决于能不能把话说出来。
比如，会议里有人说：“Atlas 改到周五吧。”这句话完全可能被准确翻译。但 Atlas 是什么？改的是哪一项安排？要通知谁？参加过前一次会议的人，和今天刚加入的人，未必会理解成同一件事。
所以，出现翻译字幕只是开始。更重要的是，大家能否在会后对同一项工作形成一致理解，并知道下一步该怎么做。要做到这一点，就得把话语背后的信息一起传过去。
把话说明白，需要的不只是字词
产品名要能认出来，专业术语要保留原意，当前讨论要能接上之前的决定。这些看似零散的信息，共同构成了工作中真正需要的理解。
我们可能在会上觉得听懂了，回头看记录时，却又想不起来某件事由谁负责、什么时候完成。再加上语言差异，确认这些信息就更费劲。
我想解决的，正是这层问题：利用 AI 已经掌握的语言能力，让工作所需的上下文在人与人之间传递得更完整。准确翻译的价值，应该延续到这句话之后的工作中。
用 AI Memory 把上下文连接起来
JotMe AI Memory 会汇集你在平台上工作时的相关上下文，帮助翻译更准确、更实用。新网站从三个方面介绍了这一思路：你使用的术语、正在进行的对话，以及此前的工作。
多语言聊天是一个具体例子。对话记忆帮助翻译贴合当前讨论的主题，用户也可以编辑这份记忆，让它更符合实际情况。
自定义词汇则为重要名称和专业术语补充上下文，在支持的功能中发挥作用。这些设计的出发点很直接：让翻译知道你在谈什么，而不只是识别你说了哪些词。
从个人持续推进的任务，到团队与企业之间的协作，我们希望把这样的理解融入整个工作过程。
会议结束，信息也要接得上
想象一个用中文、英语和日语协作的团队，正在筹备一场演示。大家先开会确定内容与分工，活动当天，参会者使用各自的语言了解内容。结束后，团队查看转写和会议记录，分享结果，再讨论下一步。
即使换了语言、换了参与者，项目的来龙去脉也应该清楚：之前做了什么、为什么这样决定、接下来谁来负责。听懂一场会议，并不代表后续工作就自然衔接好了。
因此，JotMe 把实时翻译、多语言消息、会议记录、文件翻译和语音输入放在同一个平台中。每项功能解决一个环节的问题，而把这些环节连接起来，才能让协作更连贯。
不同功能和模式的语言支持范围并不相同。具体可用语言，请以当前的语言指南为准。
如果人人都能用 200 多种语言工作
假如使用同一种语言不再是合作的第一道门槛，会出现哪些新的可能？
我们也许能直接向海外专家请教，向过去难以触达的客户介绍方案，让平时不敢在会上发言的人用自己最熟悉的语言分享专业知识。许多原本很难相遇的人与想法，可能因此连接起来。
学习外语当然仍有价值。但一个人要发挥自己的知识与能力，不应该总得先跨过外语这一关。
我相信，传递上下文是一个能够解决、也能够逐步规模化的问题。而它最终会催生怎样的工作方式，我们现在还无法完全想象。真正使用这个平台的人，会发现超出我们计划的用途与机会。
新网站，是我们下一步方向的表达
JotMe 新网站想传达的，就是这件事：以 AI Memory 为核心，建设一个支持跨语言工作的协作平台。
我们还有很多工作要做。先让一次对话更准确地传达意思，再让一段流程更顺畅地衔接起来，一步步扩大这种能力。如果你认为这只是又一个翻译服务，欢迎继续关注我们接下来会推出什么。
我们希望，受益的不只是 JotMe。那些曾经因为语言障碍而错失机会的人，也能更充分地发挥自己的知识和能力。这才是我们真正想推动的改变。
