原文语言: 中文
WebNovel Title Localization Lab：把中文网文标题翻成真正适合英语读者的名字
一个仍在持续开发的标题本地化研究项目：先生成冻结候选集，再以可复现的八维评估比较规则、LLM 与学习排序方法。
能力域
模型理解与微调
从任务约束、模型适配到候选评估，检验模型选择。
评估说明 →个人介绍
围绕字幕翻译、语音适配和标题排序开展模型实践。职业案例记录了 LoRA 与奖励模型相关职责，公开笔记提供评估流程；这些材料不等于已独立复核的训练结果。
能力主张
公开材料支持模型选型和评估设计的讨论；微调效果还需要配置、数据划分和实验记录支持。
代表证据
- 多模态平台：语音适配职责 →
作者脱敏陈述；未检查生产数据、外部代码仓库或独立复核。
- 标题本地化：冻结候选与评估 →
材料由作者提供，未独立复现；截图与代码片段不证明生产效果或持续运行。
- 标题本地化：研究边界 →
材料由作者提供，未独立复现；截图与代码片段不证明生产效果或持续运行。
评分方法
AI 辅助初评，待人工复核
暂定总分: 待评估 · 证据覆盖率: 60%
仅评估现有公开材料所支持的表现，不代表完整职业能力或行业排名。
评估说明 →下一步 · 补齐训练实验
公开脱敏配置、同数据基线、消融和误差分析，明确本人负责范围。