CLASI ist ein hochwertiges, menschenähnliches Simultandolmetschsystem, das von einem Forschungsteam von ByteDance entwickelt wurde. Es gleicht mithilfe einer neuartigen, datengetriebenen Lese-Schreibstrategie die Übersetzungsqualität und -verzögerung aus, verwendet ein multimodales Retrieval-Modul zur Verbesserung der Übersetzung fachspezifischer Terminologie, generiert fehlertolerante Übersetzungen mithilfe großer Sprachmodelle (LLMs) und berücksichtigt eingehende Audiodaten, den historischen Kontext und Retrieval-Informationen. In realen Szenarien erreichte CLASI im Chinesisch-Englisch- und Englisch-Chinesisch-Übersetzungsmodus einen Anteil an wirksamen Informationen (VIP) von 81,3 % bzw. 78,0 %, was deutlich über den Ergebnissen anderer Systeme liegt.