亚马逊Alexa现在将开始回答你的查询与跟踪问题,建议你可能需要采取的措施。Alexa可以推断出用户的潜在目的是表明用户的请求但没有明确说出的话。

这个Alexa能力已经在美国亚马逊用户可用。目前只有英语。新功能,Alexa将回答问题。例如,如果你问她:“陡峭的茶需要多长时间?“Alexa应该回答,”五分钟是一个好的开始”,并添加一个问题,“你想让我设定一个五分钟的定时器吗?”

有什么新鲜事吗?新的,改进的算法

对亚马逊的回声设备和其他Alexa-powered齿轮你可能购买度假已经改变了。硅的变化发生在Alexa的后端服务,发送数据进行最后加工AWS云系统。Inferentia, Alexa如何学习如何理解口头指令,特别发达神经网络软件运行。

然而,这样的转变显得必要。但亚马逊解释在一篇博客文章中,一系列先进的算法运行在引擎盖下面定义潜在的目标,制定他们的行为常常跨越各种能力,向消费者和表面,没有颠覆性的感觉。

Alexa的识别潜在的目标并不在所有查询工作。亚马逊表示,使用触发模型基于深度学习理解对话的文本和推荐潜在目标的技能。更多的是研究的过去关系技能Alexa的用户。

例如,模型可能已经注意到,客户问多久茶应该经常跟进问Alexa设置一个定时器的时间,亚马逊说。

Alexa将继续学习用户行为,进一步完善其预测。它还将监控是否推荐技能帮助,它会删除表现不佳的体验。

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亚马逊inferentia芯片呢?

亚马逊Alexa数码助理现在亚马逊的硬件上运行,而不是Nvidia-designed芯片,根据报告。根据亚马逊的早期测试,最新Inferentia集群Nvidia的T4芯片产生相同的结果,但是在30% 25%更低的延迟和更低的成本。更低的延迟将允许Alexa的开发人员进行更高级的分析传入的数据为用户不离开一个缓慢的计算等。

两年前,亚马逊推出了Inferentia处理器处理速度优化业务的人工智能工作负载,同时提供节省成本通过中间人在芯片设计的过程。最初的模型来自安纳普尔纳峰实验室,芯片设计专家在2015年被亚马逊收购。

Alexa不是第一个亚马逊的产品依靠AWS实例Inferentia-powered Inf1。亚马逊的人脸识别方法,Rekognition,也开关Inf1的实例。对自己的设计,AWS客户也可以使用Inf1和Inferentia。

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写的iziana席琳