亞馬遜近期對Alexa語音服務進行了一項重大調整：在記憶體低至1MB的裝置上都可以使用。這大大降低了Alexa的使用門檻，低於此前100MB的最低要求。這極大地擴大Alexa的適用範圍，可以大量用於住宅、辦公室、汽車等更多生活場景。

Alexa可以說是消費者中最受歡迎的個人助理。目前主要內建在亞馬遜和第三方的智慧音箱、部分智慧電視、SoundBar和智慧顯示器等產品上。在支援具有低功耗和相對便宜的Cortex-M處理器以及低至1MB RAM的裝置之後，Alexa語音服務可以裝備到更多的家庭家居裝置中，例如智慧插頭、咖啡機、洗衣機等產品上。

新的最低要求為大量裝置中的Alexa打開了大門，同時幫助降低了消費者的成本。諸如單個燈泡或新型智慧可穿戴裝置之類的小巧簡單的東西可以透過此新支援以低價內建Alexa。

在接受外媒TechCrunch採訪的時候，亞馬遜物聯網副QuattroporteDirk Didascalou表示由於目前Alexa的大部分工作都遷移到了雲端，因此對於裝置的需求也大大降低。裝置只需要有足夠的硬體來喚醒熱詞（例如Hey Alexa）就可以了，剩下來的都會在雲端進行。

在今日釋出的一篇開發者部落格文章中，Alexa AI 應用科學主管 Ruhi Sarikaya 詳細介紹了機器學習技術的改進，稱 Alexa 已能夠基於上下文線索、更好地瞭解使用者的語義。據其所述，這些改進旨在減少使用者在互動式的摩擦，讓 Alexa 在會話表現上更加出色。自今年秋季以來，亞馬遜一直致力於自學習技能，教導 Alexa 自動從錯誤中恢復。

新系統經歷了一段時間的測試，將於本週在美國推出。

Sarikaya 指出，Alexa 將不需要人工新增任何註釋，能夠參透使用者“隱式或顯式的上下文訊號”，來檢測不理想的互動（無法理解的命令）。

上下文訊號包括客戶的歷史活動、偏好、使用 Alexa 技能的位置（家中 / 辦公場所）和裝置型別。

測試期間，Alexa 學會了理解客戶下達的模糊（錯誤）指令“Play《Good for What》”，自動糾正為《Nice for What》並播放（Drake 的音樂作品）。

亞馬遜表示，此舉有助於減少使用者互動時的摩擦，目前新系統正在對每日與音樂相關的請求進行更正。

此外，使用者可以透過更加自然的流程，引導實現未命名的 Alexa 技能。

比如‘Alexa，給我找輛車’（get me a car），透過上下文語境來分析使用者到底是需要呼叫網約車，還是想買一輛車。

最後還有改進的上下文結轉功能，允許 Alexa 對整個會話期間的內容進行追蹤和引用。

結合後續模式，Alexa 能夠將背景噪音與使用者的後續請求區分開來，從而與之實現更加自然的對話（無需重複喚起 Alexa）。

上述功能已於今日拓展到了美國之外的英國、加拿大、澳洲、印度、德國、日本等市場。