该研究团队首先利用大量的源语言和目标语言的语料库作为输入数据，让计算机学习如何从一种语言转换成另一种语言。他们采用了一种称为“自监督学习”的方法，这种学习方式并不依赖于显式标记的任务，而是依靠机器自动发现特征以完成特定任务。这一方法不仅提高了翻译的准确性，还降低了模型对人工标注的需求，从而为大规模的语言翻译提供了可能。

研究人员还在尝试将自然语言处理（NLP）与机器学习结合起来，以便更好地理解和表达复杂的句子结构和含义。这种方法可以显著提升翻译的质量，特别是对于包含大量复杂语法结构和词汇的新材料的翻译。

“翻译助手”研究项目的成功进展表明了人工智能在翻译领域的巨大潜力。随着科技的进步，未来有望看到更多基于机器学习的智能翻译系统，这些系统不仅能更快更准确地进行翻译，还能适应不同的语言环境和文化背景，为全球沟通提供更多便利。