Aravind Srinivas @AravSrinivas

perplexity 最近的一些开源贡献： •pplx-decider-v1-27b：SoTA 多模态决策模型。在 11 个基准测试中平均达到 85.7%，领先于 Jev。 •pplx-embed-v2-context-9b-preview：SoTA 上下文嵌入，在 ConTEB 和 turbopuffer context-bench 上表现最佳。 •Lily：用于 Apple silicon 的本地推理引擎。rust 加上自定义 metal 内核，没有 pytorch 或 mlx。在 M5 Max 上比 MLX-LM 预填充快 1.23 倍，解码快 1.35 倍 •PII-Tracer：0.6B 的设备端 PII 分类器，决定混合计算任务何时留在你的 Mac 上。在所有 5 个公开基准测试上击败 OpenAI 的 Privacy Filter。同时还发布了 PII-TRACE 基准测试：13 种语言的 13k 对话 •WANDR：用于广度和深度研究代理的基准测试。500 个任务需要 170k 个有来源支持的记录 •Numbat：针对笔记本电脑和工作站的代理检测与响应。52 条规则，用于 macOS、linux 和 windows 的单个 go 二进制文件 •Bumblebee：用于开发机器的只读供应链扫描器。涵盖包、MCP 配置以及编辑器和浏览器扩展。 还有更多开源贡献即将到来！