Aprendizagem e otimização de padrões comportamentais personalizados
O sistema de memória da RunRabbit emprega uma estrutura de aprendizagem federada para construir perfis de usuários localmente, sem enviar dados privados. Ele registra três tipos principais de informações: comandos de alta frequência (por exemplo, ”abrir e-mail” correspondente a URLs específicos), caminhos operacionais (sequência preferida para preenchimento de formulários) e padrões temporais (funções usadas com frequência durante períodos específicos). Esses dados são modelados por meio de redes neurais gráficas para formar modelos preditivos personalizados.
Na aplicação prática, quando um usuário diz pela primeira vez ”Peça meu café habitual”, o sistema o orienta através de todas as etapas; na terceira utilização, ele preenche automaticamente a loja, a categoria e o método de pagamento. Esse aprendizado progressivo reduz o tempo médio de processamento para tarefas repetitivas semanais em 62%.
O sistema emprega tecnologia de privacidade diferencial para proteger os dados do usuário. Todas as entradas de memória podem ser visualizadas ou excluídas a qualquer momento através do centro de configurações, garantindo a conformidade com os requisitos do GDPR.
Essa resposta foi extraída do artigoRunRabbit: usando voz e texto para operar a Intelligentsia para concluir operações de computador》
