パーソナライズされた行動パターンの学習と最適化
RunRabbitの記憶システムは、個人データをアップロードすることなくローカルデバイス上にユーザープロファイルを構築するために、連合学習フレームワークを使用している。高頻度のコマンド（例えば、"メールボックスを開く "は特定のウェブアドレスに対応する）、パス（フォームに記入する順序の好み）、時間的パターン（特定の時間に頻繁に使用される機能）の3種類の重要な情報を記録する。このデータはグラフ・ニューラル・ネットワークによってモデル化され、パーソナライズされた予測モデルを形成する。
実際には、ユーザーが初めて「レギュラーコーヒーを注文する」と言った時点で、システムは完全な手順を案内し、3回目の利用時には、店舗、カテゴリー、支払い方法が自動的に入力される。この段階的学習により、繰り返し作業の処理時間が週平均62%短縮される。
システムは、差分プライバシー技術を使用してユーザーデータを保護し、すべてのメモリエントリは、設定センターを介していつでも表示または削除することができ、GDPRのコンプライアンス要件に準拠しています。
この答えは記事から得たものである。RunRabbit：音声とテキストを使ってインテリジェンシアを操作し、コンピューター操作を完了させる》
