迁移学习和对抗训练都是强大的技术手段，可以用于改善跨语言机器翻译质量。迁移学习可以利用一个语种的大规模翻译数据来改善另一个语种的翻译质量，通过共享模型的一部分或者通过语义对齐的方法来实现。对抗训练则可以提高模型的鲁棒性，抵抗输入数据中的干扰和噪音，从而提高跨语言翻译的准确性和稳定性。两种技术结合可以相辅相成，在源语言和目标语言之间建立更强大的联系，从而提升机器翻译的质量。