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好吧,好像也真的折腾死了。
话虽如此,林枫也只是淡定表示道:
“略知一二罢了。”
林枫很谦虚,不过李雪宁却很高兴。
因为在她看来共同语言更多了。
林枫哪知道这些心思。
林枫感觉自己现在虽然罗马出身了,但还是牛马习惯啊。
忍不住过问一些技术相关的内容。
林枫继续问道:“Siri问世都好几年了吧,怎么还从这训练呢?”
李雪宁解释道:“Siri确实已经上线很久了,但奈何问题也一直存在。
我们一直在研究如何让它变得更智能,更加贴近用户需求。”
林枫饶有兴致地看着屏幕上的数据,问道:“这么官方的吗?不会涉及商业机密吧,那我就不问了。”
李雪宁笑了:“啊?怎么会呢?这都上线好几年的产品了,哪有那么多秘密。
只是我们工作的方向很无聊罢了,无非就是继续在语音识别上做没完没了的优化。
毕竟可不是所有人一张嘴就是播音腔。
Siri得训练到能更精准地理解不同口音、方言,甚至能在嘈杂环境中识别出用户的语音命令才算过关。
另外,我们还得提高Siri对用户需求的精确研判……
烦死了!”
“那要训练到什么程度才可以啊?”
林枫问道。
“我也不知道要训练到什么程度才可以,大概要能让用户能更加自然地同Siri对话,Siri要能通过上下文和用户的习惯做出更精准的回应。”
林枫认真地听着,暗自摇头。
怪不得李雪宁觉得工作枯燥呢。
迟迟没进展得不到正向反馈可不就是会觉得枯燥嘛。
想要做出精确回应可没那么容易。
要提高对用户需求的精确研判现在估计也是巧妇难为无米之炊。
没有效率更高的语义分析能力,现在一门心思要提高Siri对用户需求的精准研判估计也是浪费感情。
记忆中,前世Siri真正获得进化还要等到2018呢。
前世Siri在2016年通过ioS10系统的发布,向第三方应用软件开放了功能接口,进一步扩展了其功能和应用场景?。
而在2018年,Siri在性能、可扩展性和可靠性方面取得了重大进展。
而得到这样的成绩也是取决于应用了最新的机器学习技术。
现在的话,没有人工智能方面的各种理论突破以及新的更高效的工具诞生。
可不就是做无用功吗。
不过没进展也不是坏事,不用担心被卸磨杀驴。
似乎是看林枫很好奇,
李雪宁说道:“这里有Siri的内测型号,你倒是可以试试同Siri进行下沟通?”
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