1. 自动修复：通过适应UI中的细微变化来最大限度地减少测试不稳定。

2. 数据驱动测试：在多种场景下测试应用程序，提高覆盖率和可靠性。

3. 视觉和性能测试：测量加载时间和其他性能指标，确保翻译系统在不同负载下的稳定性。

4. 混合模型和数据挖掘器：使用混合模型（如Transformer编码器和递归神经网络解码器）和数据挖掘器来提高翻译质量和稳定性。

5. 处理“嘈杂”的数据和迁移学习：通过更好地处理训练数据中的“噪声”来提升翻译性能。

6. 选择合适的机器翻译引擎：根据内容类型自动选择最佳机器翻译引擎，提高译后编辑效率。

7. 质量预估：自动化评价机器翻译输出的质量，专注编辑最需要的句段，提高译后编辑效率。

8. 关注关键指标：实时关注机器翻译项目的用时和费用，对比不同引擎的表现，优化效率、交付时间和成本节约。

9. 利用高级机器翻译管理功能：如Phrase TMS等系统提供的功能，包括自动选择合适的翻译引擎、过滤不应使用机器翻译的内容等，提高翻译稳定性。

10. 人机协作：采用“人机回圈”方法，由专业语言专家审查和完善机器生成的译文，评估人类与AI协作的综合效率和质量，减少错误，提高稳定性。