谷歌浏览器的智能广告过滤模型采用增量学习机制，能持续提升过滤效果。
该机制会不断收集用户在浏览网页过程中遇到的新广告数据及反馈信息。当用户标记某个广告为不想看到的内容时，这些数据会被纳入模型的学习样本中。
随着时间推移和数据积累，模型基于新的样本进行分析和调整。它不会忘记之前学习到的广告特征和过滤规则，而是在此基础上，对新出现的广告类型、形式等进行识别和理解，更新过滤策略。
例如，若网络上出现了一种新的弹窗广告形式，增量学习机制会使模型快速适应这种变化，将新广告的特征与已知的恶意广告特征库进行比对和融合，从而更精准地过滤掉此类广告，为用户提供更清爽的浏览环境，且整个过程无需重新训练整个模型，提高了学习效率和过滤的及时性。