机器学习是 Google 目前大力发展的技术，并且在其几乎所有产品中都提供了由机器学习提供的功能（如：Pixel 手机中使用的计算摄影技术、以及 Google 相册中自动增强、分类与识别功能）。此前 Google 就已经为 Chrome 浏览器带来了由机器学习驱动的功能，例如让视觉障碍者可以无障碍获得网页图像、为视频提供实时字幕，以及内置的网络钓鱼检测功能（不仅仅是匹配 URL）。
在最近的一篇博文中，Google 透露了一些近期已经登陆 Chrome 以及未来即将推出的 ML 功能，在 ML 技术的加持下，Chrome 将变得更好用。
Chrome 浏览器将获得更多本地机器学习功能
机器学习是 Google 目前大力发展的技术，并且在其几乎所有产品中都提供了由机器学习提供的功能（如：Pixel 手机中使用的计算摄影技术、以及 Google 相册中自动增强、分类与识别功能）。此前 Google 就已经为 Chrome 浏览器带来了由机器学习驱动的功能，例如让视觉障碍者可以无障碍获得网页图像、为视频提供实时字幕，以及内置的网络钓鱼检测功能（不仅仅是匹配 URL）。
在最近的一篇博文中，Google 透露了一些近期已经登陆 Chrome 以及未来即将推出的 ML 功能，在 ML 技术的加持下，Chrome 将变得更好用。
正如 Google 解释的那样：
在未来的版本中，Google 还计划使用同样的技术来实时调整 Chrome 工具栏，在你可能使用的时间和地点出现不同的按钮，如分享图标或语音搜索。
回看过去推出的功能，去年夏天 Google 曾宣布将性能改进作为 Chrome 92 更新的一部分，将计算网络钓鱼分类结果的时间从 1.8 秒降至 100 毫秒。之后在今年 3 月份它更新了机器学习模型，该模型能够检测到比以前的模型多 2.5 倍的潜在网络钓鱼攻击和恶意网站。
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