CLASI est un système de traduction simultanée de haute qualité, quasi-humain, développé par l'équipe de recherche de ByteDance. Il équilibre la qualité de la traduction et la latence grâce à une nouvelle stratégie de lecture-écriture pilotée par les données. Il utilise un module de recherche multimodale pour améliorer la traduction des termes spécifiques à un domaine, et s'appuie sur des grands modèles de langage (LLM) pour générer des traductions tolérantes aux erreurs, en tenant compte de l'audio d'entrée, du contexte historique et des informations de recherche. Dans des scénarios réels, CLASI a atteint un taux d'information valide (VIP) de 81,3 % pour la traduction chinois-anglais et de 78,0 % pour la traduction anglais-chinois, surpassant largement les autres systèmes.