搜索空间 语音识别寻找最优的单词序列，所有可能的单词序列候选构成了解码过程中的搜索空间。 解码的搜索空间有多种构成方式，可以分为动态编译解码空间和静态编译解码空间两大类。动态编译只是预先将发音词典编译成状态网络构成搜索空间，其他知识源在解码过程中根据活跃路径上携带的历史信息动态集成。 而静态编译解码空间，是把所有知识源统编译在个状态网络中，在解码过程中根据节点间的转移权重获得概率信息。 动态搜索空间解码算法 语音识别寻找最优单词序列的问题可以转化为:在树形词典构成的搜索空间中，寻找最优状态序列的问题。这个问题般使用维特比（算法解决。
它的基本思想是，如果个路径集合中的最大概率大于另外个路径集合中的最大概率，则的路径概率和也大于的路径概率和。这个假设只能在定程度上成立，因此会带来定的精度损失，但是却能大大降低运算量。 基于加权 墨西哥赌博数据 有限状态机（的解码器 有&提出的加权有限状态转换器是种有效编译静态搜索空间并消除冗余信息的算法，它在单网络中实现了从输入序列到输出序列的转换，现已成为语的解码方法。昨天，官宣新增记忆功能，并将在下周向部分用户推出。这意味着，未来聊天无需输入重复信息，就可以高效聊天。 昨天，官方宣布这个功能开启测试，预计下周向部分免费以及用户推出。
用户可以让记住之前自己的所有对话信息，让它像了解自己过去的老朋友样和自己起工作和生活。 简单做个比喻，之前的用户使用的时候，体验就像那部很有名的爱情电影《初恋次》里的男主角样，每天（新的聊天都要让自己的失忆女友（认识并爱上自己（让了解自己的基本需求。 而开启了这个功能之后，可以在回答中记住之前所有聊天的信息，根据这些信息回答用户提出的新问题。 仿佛就像是治愈了电影里女主角的失忆症，让她能正常地和男主角相处。 大家可以根据实际生活经历自行脑补下这个功能对用户体验的提升可能有多大。 从此之后，会越来越像个每个用户专属的助手，知你所知，想你所想，急你所急。