Perplexity blogi

OG card: chart-to-art exploded axonometric of the JOLT training figure: one set of weights at the base, the Teacher and Student roles above it, six generations per role on top, with crossing dashed paths for each role scoring the other
Uuringud21. okt 2026Hea õpetaja lähtub sellest, kus õpilane parasjagu onUus enesedestilleerimise meetod, mis treenib õpetajat ja õpilast koos, et parandada mudeli jõudlust ja treenimise tõhusust keerukates arutlus- ja agentsetes ülesannetes.
People working on laptops with the U.S. Capitol visible through a window at dusk.
Uudised28. okt 2026Uus FedRAMP-sertifikaat toob Perplexity rohkematesse valitsuse töövoogudesseFöderaalasutused saavad uue FedRAMP-sertifikaadi raames Perplexity abil otsida reaalajas veebist ja saada allikaviidetega vastuseid.

Esiletõstetud

  1. A white shield and keyhole on a translucent glass tile against a teal landscape.
    Ideed29. sept 2026Kuidas me konstrueerime turvalisemaid agenteMitmekihilised kaitsemeetmed, sõltumatu seire ja inimeste järelevalve Perplexity pilve-, veebi-, kohalikes ja lõpp-punkti agentides.
  2. Abstract glass panel with illuminated edges separating light and shadow against a dark background.
    Uudised15. okt 2026Avaldame avatud lähtekoodiga SPACE'i, Computeri aluseks oleva liivakastiplatvormiPerplexity avaldab avatud lähtekoodiga Computeri aluseks oleva liivakastiplatvormi SPACE, et aidata arendajatel luua turvalisemaid autonoomseid tehisintellektiagente
  3. Two people working at separate desks in a dimly lit office.
    Arendajad28. sept 2026Agent API toetab nüüd korduvkasutatavaid agenteMeeskonnad loovad korduvkasutatavaid agente versioonipõhiste profiilide, Skill-ide ja hallatud konnektoritega, mida nad saavad rakendustes jagada.

Veel Perplexity uurimismeeskonnalt

  1. SPACE-ist väljumine: I osaVM-i isoleerimise ja võrgupiirangu punane meeskonnatöö AI agent-de jaoks.
  2. Jagatud tööruumide loomine inimestele ja agentideleKuidas Perplexity Projektid hoiavad pikaajalise töö püsivana, samaaegsena ja jälgitavana.
  3. Mitmemodaalsed manused kaugemale ühest vektoristUus hilise interaktsiooni mudelite perekond teksti- ja pildiotsinguks, millel on mudelisuuruste vahel ühine manustamisruum.
Kõik uuringud

Hiljuti avaldatud

leitud 211 postitust

  1. Text embeddings explained: how they work [+examples]This guide explains what text embeddings are, how they turn text into vectors that capture meaning, and how to choose, evaluate, and apply embedding models to search, RAG, and other real-world use cases.
  2. Uus FedRAMP-sertifikaat toob Perplexity rohkematesse valitsuse töövoogudesseFöderaalasutused saavad uue FedRAMP-sertifikaadi raames Perplexity abil otsida reaalajas veebist ja saada allikaviidetega vastuseid.
  3. Lihtne RAG-lahendus: samm-sammuline õpetusSee algajasõbralik õpetus selgitab, kuidas lihtne RAG-lahendus töötab, käsitleb parimaid tavasid ja juhendab samm-sammult töötava käsurea RAG-süsteemi ehitamist Pythoni, ChromaDB ning Perplexity manustamis- ja keelemudelite abil.
  4. Kuidas LLM-lüüs töötab? Praktiline juhend insenerimeeskondadeleLLM-lüüs on pöördpuhverserver, mis marsruudib, autendib, salvestab vahemällu ja logib teie mudelikutseid; see juhend jälgib päringu teekonda läbi lüüsi, käsitleb turva- ja töökindlusriske, millega tuleb arvestada, ning võrdleb oma lahenduse ehitamist, isemajutamist, hallatavaid teenuseid ja API-lüüsidel põhinevaid lahendusi.
  5. Mis on RAG-i arhitektuur? Täielik määratlus koos üksikasjalike praktiliste näidetegaRAG-i arhitektuur on komponentide kogum, mis talletab ja otsib välist teavet ning edastab selle LLM-ile; see juhend tutvustab 10 tüüpi, alates põhilisest ja hübriid-RAG-ist kuni agentse RAG-i ja GraphRAG-ini, koos kahe samm-sammulise näitega.
  6. Kuidas hinnata AI-agente: testikomplektid, hindajad ja regressioonikontrollidPraktiline kuuesammuline juhend AI-agentide hindamiseks: alates edukuse määratlemisest ja tegelike tõrgete põhjal testikomplektide loomisest kuni hindajate valimise, regressioonikontrollide käitamise ja tootmiskeskkonnas jälgimiseni.
  7. Kuidas meeskonna tokenikulu jälgida ja kontrollidaKuidas meeskonnad saavad oma tokenite kasutust armatuurlaudadel ja aruannetes näha, milline tehisintellekti töö kasutab kõige rohkem tokeneid ja kuidas kasutust kontrollimeetmete abil vähendada.
  8. Hea õpetaja lähtub sellest, kus õpilane parasjagu onUus enesedestilleerimise meetod, mis treenib õpetajat ja õpilast koos, et parandada mudeli jõudlust ja treenimise tõhusust keerukates arutlus- ja agentsetes ülesannetes.
  9. Mis on AI-lüüs? Juhend LLM- ja agendiliikluse marsruutimiseks, kulude kontrolliks ja juhtimiseksAI-lüüs on keskne puhverserver teie rakenduste või AI-agentide ja nende kasutatavate mudelite vahel, mis koondab marsruutimise, kulude kontrolli, turbe ja jälgitavuse ühte kohta.
  10. Perplexity toob Computeri koos Valarianiga ettevõtete taristulePerplexity ja Valarian toovad Computeri asutuste taristule koos kontrollimehhanismidega tundlike andmete ja reguleeritud töökoormuste jaoks