预训练模型如BERT、GPT等在自然语言处理领域取得了巨大成功，对于汉语翻译技术也有很大的潜力。总体来说，汉语翻译技术的发展趋势主要体现在提升翻译质量、提高效率、实现多模态翻译和个性化翻译等方面，各种新技术的应用将进一步推动翻译技术的发展和创新。
汉语翻译技术的最新趋势与发展主要包括以下几个方面：
1. 神经网络机器翻译（NMT）：神经网络机器翻译是近年来翻译技术领域的重大突破，通过深度学习技术，使得机器翻译系统能够更加准确地理解源语言，并生成更自然流畅的目标语言。NMT已经成为当前主流的机器翻译方法，并在多语种翻译任务上取得了较好的效果。
2. 预训练模型：预训练模型是指在大量的无监督数据上进行预训练，然后通过有监督数据进行微调，用于特定任务的模型。预训练模型如BERT、GPT等在自然语言处理领域取得了巨大成功，对于汉语翻译技术也有很大的潜力。通过使用预训练模型，可以提升翻译质量和效率。
3. 多模态翻译：多模态翻译是指同时处理多种语言形式（文字、图像、语音等）的翻译任务。随着技术的进步，多模态翻译被广泛应用于虚拟现实、智能助理等领域，为用户提供更加全面的交互与服务体验。
4. 自适应系统：自适应系统是指能够根据用户的反馈不断学习和改进的翻译系统。通过对用户翻译偏好、领域专业性等信息的分析和学习，自适应系统可以不断优化翻译质量，提供更个性化的翻译服务。
5. 强化学习：强化学习被应用于翻译领域，通过与用户的交互，使机器能够不断通过试错学习，提升翻译质量。强化学习可以使机器翻译系统更加智能化和人性化。
总体来说，汉语翻译技术的发展趋势主要体现在提升翻译质量、提高效率、实现多模态翻译和个性化翻译等方面，各种新技术的应用将进一步推动翻译技术的发展和创新。