个性化行为模式的学习与优化
RunRabbit的记忆系统采用联邦学习框架，在本地设备构建用户画像而不上传隐私数据。它会记录三类关键信息：高频指令（如”开邮箱”对应具体网址）、操作路径（表单填写顺序偏好）和时间模式（特定时段常用功能）。这些数据通过图神经网络建模，形成个性化的预测模型。
实际应用中，当用户首次说”订常去的咖啡”，系统会引导完成完整步骤；第三次使用时就能自动填充店铺、品类和支付方式。这种渐进式学习使得每周重复性任务的处理时间平均缩短62%。
系统采用差分隐私技术保护用户数据，所有记忆条目都可随时通过设置中心查看或删除，符合GDPR合规要求。
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May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 记忆用户习惯功能是RunRabbit提升操作效率的关键设计
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