简单几步，钉钉机器人秒变通义千问对话机器人
通过阿里云计算巢AppFlow平台，无需编码，只需简单几步，即可将钉钉机器人转化为通义千问对话机器人。首先在灵积模型服务平台获取API Key，然后在AppFlow中配置连接器，授权并保存Webhook Url。在钉钉中创建自定义机器人，选择Outgoing功能，填写签名和Webhook地址。最后，@机器人即可开始对话。此外，还提供了通过钉钉开放平台创建机器人的步骤。AppFlow简化了集成过程，加速了企业自动化服务流程。
HaaS云端一体智能语音交互方案
智能语音交互作为物联网领域的一个重要生态成员，是一种全新的交互方式，它能够解放双手，随时提供服务，无须借助任何按键。近年来智能家居逐渐走入千家万户，产业市场规模不断增长。智能家居产品种类繁多，很多家庭有着智能门锁、扫地机器人、智能电视、智能洗衣机、智能电冰箱等不同类型的智能家居产品，这些产品需要一个交互性好的控制中心，基于智能语音交互技术的智能音箱脱颖而出。
基于深度学习的智能语音机器人交互系统设计方案
**摘要**
本项目旨在设计和实现一套基于深度学习的智能语音机器人交互系统，该系统能够准确识别和理解用户的语音指令，提供快速响应，并注重安全性和用户友好性。系统采用分层架构，包括用户层、应用层、服务层和数据层，涉及语音识别、自然语言处理和语音合成等关键技术。深度学习模型，如RNN和LSTM，用于提升识别准确率，微服务架构和云计算技术确保系统的高效性和可扩展性。系统流程涵盖用户注册、语音数据采集、识别、处理和反馈。预期效果是高识别准确率、高效处理和良好的用户体验。未来计划包括系统性能优化和更多应用场景的探索，目标是打造一个适用于智能家居、医疗健康、教育培训等多个领域的智能语音交互解决方案。
云小蜜智能服务机器人设计逻辑及展望
在2017年北京云栖大会的“开发者服务专场”上，阿里巴巴资深专家孙健带来了《云小蜜智能服务机器人》的精彩分享。分享中，他重点介绍了云小蜜智能服务机器人背后的设计逻辑及之后的行业展望。
归纳+记忆:让机器像人一样从小样本中学习
让机器区分猫和狗需要成千上万的图片来训练，但一个小孩只需要几张就够了。人类之所以能够从很小的样本中就能进行很好的学习，主要在于两个能力：
【1】归纳能力，即能够从个例中抽象出通用规则；
【2】记忆能力，即能够将学过的东西记下来并在需要时进行类比；
我们团队在业界率先将Few-shot Learning引入到人机对话领域，基于对人类学习能力的思考，提出了归纳网络（Induction Network）和动态记忆网络（Dynamic Memory），分别发表在EMNLP2019和ACL2020；
目前这套技术已经作为阿里云智能客服（云小蜜）的核心底座在各行业场景大规模应用。
