谷歌现在将在 Chrome 的地址栏中使用机器学习来提供更好、更个性化的结果。

该公司表示，它正在用可随着时间的推移快速调整和完善的可延展的机器学习模型来取代难以改变的手工调整公式。

此更改适用于最新版本的桌面版 Chrome(版本 M124)。

Google 正在对最新版本的Chrome进行底层更改，旨在改进地址栏(也称为多功能框)中显示的建议网页结果。

在 Chrome 124 中，这些建议现在是在机器学习模型的帮助下提出的，该公司表示，机器学习模型正在取代“手工构建和手工调整的公式”。现在地址栏由机器学习模型提供支持，结果对于每个用户来说应该更加准确和个性化。

负责 Omnibox 的 Chrome 工程主管 Justin Donnelly 在一篇博客文章中解释说，旧的评分系统无法随着时间的推移进行调整或改变。这位工程师将其描述为“不灵活”，并且由于缺乏灵活性，“评分系统在很长一段时间内基本上没有受到影响”。因此，在寻找改进地址栏及其建议的方法时，Chrome 团队将机器学习视为显而易见的解决方案。

机器学习模型通常可以检测出人眼无法察觉的趋势和见解，为多功能框提供支持的模型就是这种情况。由于切换到机器学习，地址栏行为的一个明显变化是感知“导航后的时间”信号的方式发生了变化。以前，手动公式会给最近访问的 URL 提供更高的相关性分数。然而，机器学习模型发现这实际上并不是用户想要的。