1. 检查官方文档确认技术特性
访问[Chrome开发者指南](https://developer.chrome.com/docs/extensions/) → 搜索“Machine Learning”关键词 → 查看API支持列表。此步骤明确当前功能范围（如对比不同版本文档），发现官方未直接提供ML接口（按需执行），但可通过Web技术间接实现（需依赖第三方库）。
2. 通过代码审查检测扩展行为模式
安装可疑插件后 → 打开开发者工具“Sources”标签 → 分析扩展脚本是否包含`tensorflow.js`或`brain.js`等库调用。此操作识别潜在机器学习逻辑（如测试前后效率），评估隐私风险（按步骤操作），但可能被混淆代码干扰（建议结合网络请求分析）。
3. 检查GPU加速对渲染效率的影响
点击Chrome右上角“更多”图标（三个点）→ 进入“设置” → 选择“系统” → 根据设备性能启用或关闭“硬件加速”并重启浏览器。此操作匹配显卡负载（如对比开关前后效果），优化复杂页面显示（需重启生效），但可能降低电池续航（需权衡需求）。
4. 使用任务管理器终止冲突进程
按`Shift+Esc`打开任务管理器 → 切换到“进程”标签 → 强制结束与低效插件相关的后台服务（如“Extension Script”）并重启浏览器。此方法释放内存占用（如测试不同扩展冲突），恢复页面响应速度（按需操作），但会导致所有标签页丢失（需提前保存内容）。
5. 调整缓存策略优化重复访问
点击Chrome右上角“更多”图标（三个点）→ 进入“设置” → 搜索“缓存”并设置“最大存储空间为500MB”。此功能控制临时文件规模（如对比不同参数效果），减少重复网络请求（按需调整），但可能增加硬盘占用（需定期清理）。