机器翻译的核心挑战是（）A. 硬件功耗控制B. 生成对抗样本C. 数据存储效率D. 语言间的语义对齐

机器翻译的核心挑战在于如何解决不同语言之间的语义差异。尽管技术不断进步，但语言间的表达习惯、语法结构和文化背景差异仍然难以完全消除。语义对齐要求模型准确理解源语言的意图，并在目标语言中找到最恰当的对应表达，这是直接影响翻译质量的关键难题。

选项分析

A. 硬件功耗控制

硬件功耗属于工程实现层面的优化问题，与翻译算法本身的准确性无关，因此不是核心挑战。

B. 生成对抗样本

对抗样本主要针对模型的安全性问题，而非翻译任务的核心需求，故排除。

C. 数据存储效率

数据存储效率涉及数据管理，但翻译质量更依赖于数据质量和模型设计，而非存储方式。

D. 语言间的语义对齐

语义对齐是机器翻译的核心难点。不同语言的语法、词汇和文化背景差异会导致同一概念的表达不同。例如，中文的“今天天气好”在英文中需调整语序为“It's a nice day today”。模型需理解深层语义并进行跨语言映射，这对算法的语境理解能力要求极高。