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# A barra de endereço do Chrome agora utiliza aprendizado de máquina para aprimorar suas sugestões
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- Published: 2024-04-29T19:07:49.000Z
- Updated: 2024-04-29T19:07:49.000Z
- Author: Elton Ciatto
- Tags: #Import 2026-01-06 04:58

Edgar Cervantes / Autoridade Android

DR

- O Google adicionou modelos de aprendizado de máquina à barra de endereço do Chrome na atualização mais recente do navegador.
- A barra de endereço usará ML para fornecer sugestões de páginas da web “mais precisas e relevantes”.
- A empresa planeja explorar versões especializadas de treinamento do modelo de ML para diferentes cenários.

A barra de endereço do navegador Chrome acaba de receber uma grande atualização. O Google afirma que esta atualização deve ajudar a barra de endereço a fornecer sugestões de páginas da web “mais precisas e relevantes” do que antes.

Em uma postagem no blog, a empresa sediada em Mountain View anunciou que a versão mais recente do Chrome (M124) trará uma grande melhoria na barra de endereço, também conhecida como omnibox. Especificamente, o Google integrou modelos de aprendizado de máquina (ML) na omnibox, que fornecerá sugestões que se alinham com mais precisão ao que você procura.

Conforme explica a empresa, a ferramenta anteriormente contava com “fórmulas construídas e ajustadas à mão” para oferecer URLs sugeridos. O problema, porém, é que essas fórmulas não eram flexíveis o suficiente para serem melhoradas ou adaptadas a diferentes situações. O Google afirma que, com esses novos modelos de ML, pode “coletar sinais mais recentes, treinar novamente, avaliar e implantar novos modelos” ao longo do tempo. Como essas fórmulas permaneceram praticamente intocadas durante anos, esta atualização é um grande negócio.

Algo que os modelos de ML poderão levar em consideração antes de sugerir uma página da web é o tempo desde a última vez que você visitou um URL. Por exemplo, se você saiu de uma página nos últimos segundos ou minutos, o modelo dará a esse URL uma pontuação de relevância mais baixa, pois provavelmente não era o site que você estava procurando.

No futuro, a gigante da tecnologia afirma que planeja “explorar versões especializadas de treinamento do modelo para ambientes específicos: por exemplo, usuários móveis, empresariais ou acadêmicos, ou talvez locais diferentes”.**Tem uma dica? Fale Conosco!** Envie um e-mail para nossa equipe em news@androidauthority.com. Você pode permanecer anônimo ou obter crédito pelas informações, a escolha é sua.

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