Google патентует систему, которая использует модель машинного обучения (часто работающую локально в браузере), обученную на последовательностях действий пользователей. Модель предсказывает, на какую конкретную страницу (Action Interface) пользователь захочет перейти после …
2024
Патент описывает радикально новую архитектуру веба («Generative Navigational Corpus»), где контент-провайдеры предоставляют «сырые» данные (Seed Content), а Большая Фундаментальная Модель (LFM) генерирует веб-страницы, UI и ссылки в реальном времени, адаптируя …
Google патентует архитектуру диалогового поиска («Generative Companion»), которая поддерживает состояние пользователя (контекст, историю запросов и взаимодействий) на протяжении всей сессии. Система использует начальную LLM для генерации «синтетических запросов», классифицирует намерение …
Google патентует механизм, позволяющий пользователям взаимодействовать с конкретным результатом поиска через интерфейс чата (prompt input interface) прямо на странице выдачи. Искусственный интеллект анализирует запрос пользователя и его последующий промпт, определяет …
Google патентует систему Retrieval-Augmented Generation (RAG) для повышения точности ответов LLM на локальные запросы. Специализированная «Research Model» извлекает актуальные фактические (адреса, часы работы) и субъективные (отзывы, рейтинги) данные из структурированных …
Google использует системы на основе ИИ (Трансформеры) для анализа видеоконтента, объединяя визуальные, звуковые и текстовые сигналы в единые мультимодальные эмбеддинги. Этот механизм позволяет поисковой системе глубоко понимать содержание видео, оценивать …
Google использует систему для валидации контента, сгенерированного большими языковыми моделями (LLM). Система разбивает ответ LLM на отдельные утверждения, ищет подтверждающую или опровергающую информацию в поисковом индексе и использует специальные модели …
Google использует LLM для анализа сложных, многоаспектных или "шумных" запросов. Система разбивает такой запрос на несколько простых подзапросов, эффективно проверяет их релевантность и разнообразие с помощью эмбеддингов, выполняет поиск по …
Google патентует систему хостинга пользовательского контента (например, Google Notes), который привязывается к существующим веб-страницам, но размещается независимо на платформе Google. Эти заметки получают собственные URL, индексируются в реальном времени и …
Google использует ML-систему для прогнозирования эффективности (например, коэффициента конверсии) ключевых слов в Google Ads, особенно для рекламодателей с недостаточными данными. Система анализирует контент сайта, определяет ключевые слова и соотносит их …
Google патентует метод "Pairwise Ranking Prompting" (PRP) для использования генеративных моделей (LLM) в ранжировании. Вместо оценки релевантности отдельных документов или ранжирования всего списка сразу, LLM получает запрос и пару документов, …
Google патентует систему мультимодального поиска для носимых устройств (например, XR-очков). Система объединяет запрос пользователя (голос/текст) с контекстом реального мира, полученным с камер и сенсоров (изображения, взгляд, жесты, местоположение) и историей …
Google использует систему для обработки мультимодальных запросов (текст + изображение), позволяя LLM отвечать на вопросы об изображениях. Система анализирует изображение с помощью вспомогательных моделей (распознавание объектов, VQA) и выполняет обратный …
Google патентует систему для генерации контента (например, объявлений или SGE-ответов) в реальном времени с помощью языковых моделей. Ключевая особенность — механизм "заземления" (grounding), который гарантирует, что ИИ не галлюцинирует, а …
Google разрабатывает систему автоматического создания «Бейджей» для продуктов на основе анализа веб-данных (отзывов, описаний, FAQ) с помощью машинного обучения. Эти бейджи выделяют конкретные сценарии использования, преимущества или недостатки продукта (например, …
Google разработал систему для глубокого анализа видео, особенно коротких форматов. Система генерирует мультимодальные эмбеддинги, объединяя визуальные, аудио и текстовые сигналы с помощью трансформеров. Это позволяет Google точно характеризовать контент, оценивать …
Google использует систему для анализа живого потока с камеры (например, в Google Lens), распознавания объектов в кадре и мгновенного предложения релевантных текстовых запросов или действий. Выбор подсказки формирует мультимодальный запрос …
Google использует метод для улучшения dense retrieval, представляя запросы и документы не как отдельные точки (векторы) в семантическом пространстве, а как многомерные вероятностные распределения (области). Это позволяет системе учитывать неопределенность …
Патент Google описывает систему семантического парсинга для точной интерпретации запросов. Система определяет интент и извлекает аргументы (сущности), сравнивая запрос с эталонными примерами в векторном пространстве (эмбеддингах). Ключевая особенность — механизм …
Патент описывает систему, которая определяет, достаточно ли информации в запросе пользователя или диалоге с чат-ботом для показа специализированного контента ("цифровых компонентов", включая рекламу). Если информации недостаточно, система задает уточняющий вопрос …