New Crowdin translations by GitHub Action

i18n/zh-Hant/ai-chat.md

@@ -44,7 +44,7 @@ LLM 通常可以透過參數的數量來區分用途，對於提供給終端使
 
 有許多採用寬鬆式自由軟體授權條款的模型可供下載。 [Hugging Face](https://huggingface.co/models) 是一個讓您瀏覽、研究和下載常用格式模型的平台，如 [GGUF](https://huggingface.co/docs/hub/en/gguf)。 提供優質 'open-weights'模型 的公司包括 Mistral、Meta、Microsoft 和 Google 等大公司。 不過，也有許多由社群製作和「微調」的模型可用。 如上所述，量化模型為使用消費級硬體的使用者提供了模型品質與效能之間的最佳平衡。
 
-為了幫助您選擇適合您的模型，您可以參考排行榜和基準。 使用最廣泛的排行榜是由社群驅動的 [LM Arena](https://lmarena.ai)。 此外，[OpenLLM Leaderboard](https://huggingface.co/spaces/open-llm-leaderboard/open_llm_leaderboard) 著重於 'open-weights'模型 在一般基準上的表現，例如： [MMLU-Pro](https://arxiv.org/abs/2406.01574)。  There are also specialized benchmarks which measure factors like [emotional intelligence](https://eqbench.com), ["uncensored general intelligence"](https://huggingface.co/spaces/DontPlanToEnd/UGI-Leaderboard), and [many others](https://www.nebuly.com/blog/llm-leaderboards).
+為了幫助您選擇適合您的模型，您可以參考排行榜和基準。 使用最廣泛的排行榜是由社群驅動的 [LM Arena](https://lmarena.ai)。 此外，[OpenLLM Leaderboard](https://huggingface.co/spaces/open-llm-leaderboard/open_llm_leaderboard) 著重於 'open-weights'模型 在一般基準上的表現，例如： [MMLU-Pro](https://arxiv.org/abs/2406.01574)。  也有一些專門的基準測量因素，例如： [情緒智力](https://eqbench.com)、[「不受限制的」一般智力](https://huggingface.co/spaces/DontPlanToEnd/UGI-Leaderboard)，以及 [其他許多因素](https://www.nebuly.com/blog/llm-leaderboards)。
 
 ## AI 聊天客戶端
 
@@ -186,4 +186,4 @@ Mozilla 只為某些 Llama 和 Mistral 模型提供 llamafile，而可用的第
 - 應該有內建的模型下載器選項。
 - 使用者應能修改 LLM 參數，例如其 system prompt 或 temperature。
 
-[^1]: A file checksum is a type of anti-tampering fingerprint. A developer usually provides a checksum in a text file that can be downloaded separately, or on the download page itself. Verifying that the checksum of the file you downloaded matches the one provided by the developer helps ensure that the file is genuine and wasn't tampered with in transit. You can use commands like `sha256sum` on Linux and macOS, or `certutil -hashfile file SHA256` on Windows to generate the downloaded file's checksum.
+[^1]: 檔案 checksum 是一種防篡改指紋。 開發人員通常會在可單獨下載的文字檔或下載頁面中提供 checksum。 驗證您所下載檔案的 checksum 是否與開發者提供的 checksum 相符，有助於確保檔案是真實的，且在傳輸過程中未被篡改。 您可以使用 Linux 和 macOS 上的 `sha256sum` 或 Windows 上的 `certutil -hashfile file SHA256` 等指令來產生下載檔案的 checksum。