< P > Недавний патент Google объясняет, как большие языки могут использовать контекст в реальном мире, чтобы персонализировать сессию диалога
< IMG WIDTH = "1600" HEIGHT = "840" SRC = "https://www.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2025/06/google-patent-contextual-ai-745.jpg" class = "Приложение Семантика "fetchPriority =" high "decoding =" async "srcset =" "https://www.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2025/06/google-patent-contextual-ai-745.jpg 1600W, https://www.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2025/06/google-patent-contextual-ai-745-480x252.jpg 480w, https://www.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2025/06/google-patent-contextual-ai-745-680x357.jpg 680w, https://www.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2025/06/google-patent-contextual-ai-745-384x202.jpg 384w, https://www.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2025/06/google-patent-contextual-ai-745-768x403.jpg 768W, https://www.searchenginejournal.com/wp-content/upload-25/06/066/066/066/066/066/06/gleogle- Патентованный контекстуал-745-1024x538.jpg 1024W "размеры /> < P > патент, недавно представленные Google, описывает, как помощник AI может использовать как минимум пять контекстных сигналов в реальном мире, включая обнаружение PV & AMP;#39; Введение в примерное набор. A-Assistants ищут ответы для привлечения пользователей к контекстуальным вопросам и диалоговое окно, ключевые слова, основанные на ключевых словах. < p >Патент описывает систему, которая генерирует соответствующий диалог и соответствует таким сигналам, как экологический контекст, намерения диалога, пользовательских данных и истории разговоров. Эти факторы выходят за рамки использования семантических данных в запросе пользователя; Rsquo; < P > В целом цель патента состоит в том, чтобы получить правовую защиту и исключительность для изобретения, а акт представления не указывает на то, что Google фактически использует ее.
< p >< em > Патент использует примеры диалога динамика, но также указывает на то, что изобретение не ограничивается аудио: 0 ~/p > ~ > 62 > 62 < Block Flower >< P >& ldquo; Особенно во время данного сеанса диалогового окна пользователь может взаимодействовать с автоматизированным помощником, используя различные входящие моды < P > Имя патента составляет, < z >, используя большую языковую модель (ы) в генерации автоматизированных помощников (ы) . Патент применяется к широкому спектру помощников искусственного интеллекта, которые получают входы через контекст приобретенных, прикосновений и языка.
~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ < p >< em > Существует пять факторов, которые влияют на модифицированные ответы llm: 0 ~/p > > 62 > 62 > < ol > < li > время, местоположение и экологический контекст
< li > Контекст, касающийся пользователя
< li > Диалог намерения & усилитель; Предыдущие взаимодействия
< li > & NBSP; Входы (текст, прикосновение и речь)
< li > System & усилитель; Контекст устройства
< p >Первые четыре фактора влияют на ответы, предоставленные автоматизированным помощником, и пятый определяет, следует ли отключить поддержку LLM и вернуться к стандартным ответам искусственного интеллекта.
< H2 > Время, местоположение и среда < P > Существует три контекстных фактора: время, местоположение и среду, которые предоставляют контексты, которые не существуют в ключевых словах, и влияют на то, как реагирует помощник ИИ. Хотя эти контекстуальные факторы, как описано в патенте, Aren & Rsquo; T строго говорит ' AIS или режим AI, они показывают, как может измениться взаимодействие данных.
< p >Патент использует пример человека, который говорит своему помощнику, что он «реализуется». Стандартный ответ AI будет комментарием на панели котла, чтобы повеселиться или насладиться днем. Ответ, поддерживаемый LLM, описанный в патенте, генерирует ответ на основе географического положения и времени для создания комментариев о погоде как потенциал дождя. Они называются модифицированными помощниками.
< p >< em > Патент описывает его следующим образом:
< Blockquote >< P > & ldquo; & Хеллип; Помощники, включенные в набор модифицированных помощников, включают в себя ассистентные результаты, которые проводят сеансы диалога таким образом, чтобы еще больше привлекает клиентского пользователя в диалоговом сессии, задавая контекстуальные вопросы на -date (например, & ldqo; соответствующая информация (например, сессия; ~/Blockquote > ~ > 62 > 62 > 62 ~ 62 < H2 > Контекст, касающийся пользователя
< p >< Strong > Патент описывает несколько конкретных пользователей контекстов, которые LLM может использовать для создания модифицированного вывода:
~ ~ < ul > < li > Данные профиля пользователя, такие как предпочтения (например, пища или тип деятельности).
< li > Данные программного обеспечения (например, приложения в настоящее время или недавно используются).
< li > История диалога о текущих и/или предыдущих помощниках.
< p >< em >Здесь & Rsquo; S фрагмент, который говорит о различных контекстуальных сигналах, вероятность ' Профиль пользователя:
< Block Flower >< P > & ldquo; Кроме того, контекст сеанса диалога может быть определен на основе одного или нескольких контекстных сигналов, включая, например, окружающий шум, обнаруженный в среде клиентского устройства, данные профиля пользователя, программные данные и amp; Хеллип; .Dialog История диалога между пользователем и автоматическим разрывом и/или другими контекстуальными сигналами. & Rdquo;
< H2 > Связанные намерения < P > Интересная часть патента описывает, как пользователь преимущества пищи; < Block Flower >< P >& ldquo; Например, & Хеллип; Один или несколько LLM может определить намерение, связанное с данным запросом на запросы & Хеллип; Кроме того, один или несколько LLM может быть определен на основе намерения, связанного с данным помощником, по крайней мере одно местоимение;#39; намерение, которое спровоцируется; Хеллип; Более того, один или несколько LLM может генерировать дополнительный помощник запроса на основе по крайней мере на одном PV ' намерение. & ldquo;
< P > Патент иллюстрирует его пользователем, который говорит, что они голодны. Затем LLM определит проб и № 39; Контексты, такие как тип кухни, используют пользователя и еду в ресторане.
< p >< em > Патент объясняет: 0 ~/p > < Block Flower >< P >& ldquo; В этом примере можно ответить на дополнительное помощник, например, & ldquo; Какие виды кухни указывают на пользователя, что он/она предпочитает ? & Rdquo; (например, отображение связанного типа кухни, prob ' пользователь -индиция, указывающий на то, что он/она хотел бы съесть) и amp; ldquo; Какие рестораны вблизи ? »(например, демонстрируя связанное намерение найти ресторан, POB ' представлено с намерением пользователя, указывая на то, что он хотел бы съесть) и amp; в этих орудиях вы можете определить дополнительный выход дополнительного помощника. < H2 > System & усилитель; Контекст устройства
< p > Контекст системы и части патента в устройстве интересно, потому что он позволяет AI обнаружить, является ли контекст устройства другие факторы, например, отходит ли пользователь от устройства, вычислительные затраты и т. Д.
~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ < H2 > Снятие < ul > < li >< Strong > AI Запрос ответа Используйте контекстные сигналы 0 ~ br > Патент Google ' < li >< Стронг >Контекстуальные факторы влияют на ответы < br > К ним относятся время/местоположение/среду, данные пользователей, историю диалога и намерения, условия системы/устройства и тип ввода (текст, речь или прикосновение).
< li >< Strong > LLM-модифицированные ответы усиливают взаимодействие 0 ~ br > Модели с большими языками (LLM) используют эти контексты для создания персонализированных ответов или дополнительных вопросов, таких как эталонная погода или прошлые взаимодействия.
< li >< Strong > Примеры показывают практический эффект 0 ~ br > Сценарии, как рекомендовать еду на основе преимуществ пользователей или комментировать местную погоду во время открытых планов, покажите, как контексты в реальном мире могут повлиять на то, как ИИ отвечает на запросы пользователей.
< p > Этот патент важен, потому что миллионы людей все чаще взаимодействуют с помощником ИИ, так что он есть ' < p > Расходы как Google & Rsquo; S-Assistant Systems может генерировать персонализированные, контекстные ответы, используя реальные сигналы. Это позволяет помощникам выходить за рамки ключевых слов и отвечать на соответствующую информацию или на дополнительные вопросы, например, предлагать рестораны, которые пользователь может понравиться, или прокомментировать погодные условия до запланированной деятельности.