A.I. 日报
Aravind Srinivas@AravSrinivas
《宝可梦 火红》的四天王 + 冠军，一次通关——由 Perplexity 的 Decisions API 驱动决策。 实际运行数据： API 响应中位数 592 毫秒 p95 为 987 毫秒——96.4% 的响应低于一秒 预估推理成本 0.028 美元，137 次实时 API 调用
Aravind Srinivas
111 篇报道Aravind Srinivas 是 Perplexity 的联合创始人兼首席执行官，该公司以 AI 搜索与问答产品为核心。近期他的发帖主要围绕 Perplexity 的 Computer 产品展开：Computer 已可通过 Chrome 扩展控制 Mac 和 Windows 上的浏览器、上线 /teardown 三维拆解技能、并在网页版和 Mac 应用为 Pro 与 Max 用户推出新语音模式；他还分享了 Gemini 4 Carbon 在 WANDR 基准上的早期评测，以及 Computer 生成 821 张图像的互动博物馆、肩部 MRI 三维讲解和 604 个策略的期货回测等示例。
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在Computer中尝试“可视化……”并请求任何你想以视觉方式学习的内容。你现在将获得一个内联可视化，包含丰富的教育性和互动性小部件和动画！玩得开心！最好在标准或高努力模式下体验。 [引用 @AskPerplexity]: 以下是Computer可以直接在你的线程中创建的内联可视化的5个示例： 1. 在内联3D剖面图中向我展示喷气发动机的工作原理。
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我们的目标是垂直整合我们的智能体基础设施：拥有自己的沙箱，并针对最佳芯片优化沙箱。Vera远优于x86。期待很快分享更多，因为我们开始推出Perplexity Computer在Vera上的部署。 [引用 @perplexitydevs]: 我们期待在SPACE上使用新的@NVIDIA Vera CPU。
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你的创造力就是 Computer 能为你做什么的极限。这种项目你可以让代理运行几个小时，然后带着很棒的东西回来。 [引用 @AskPerplexity]: Computer 构建了纽约市五个行政区近 26,000 家餐厅和咖啡馆的 3D 地图。 按菜肴或街区搜索，然后走进像 Peter Luger 和 Grand Central Oyster Bar 这样的地方。
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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…
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我们很乐意听到我们如何改进我们的开发者平台！ [引用 @denis_bykov]: 嘿，如果你尝试过任何 @perplexity_ai 的 API（Search、Agent、Embeddings、Decision 等）并对任何方面感到失望，请私信我！很乐意了解我们应该改进什么 :)
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我们正在开源一个最先进的多模态决策模型 pplx-decider-27b，并在新的 Decisions API 中提供它，每百万输入 token 4 美分，输出 token 免费。我们打算在未来几天进一步降低价格。尽情享用！ [引用 @perplexitydevs]: 推出 Perplexity Decisions API。 它由 pplx-decider-v1-27b 驱动，这是我们的多模态决策模型，训练用于输出固定答案集的概率分布，而不是文本。 成本为 $0.04/百万输入 token，在基准测试中得分 85…
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我们正在 Computer 中推出内联图表、示意图和可视化。包括来自 @tradingview 的上下文金融图表 [引用 @perplexity_ai]: Perplexity Computer 现在可以直接在你的对话线程中创建交互式图表和可视化。 对于金融数据，Computer 使用 @tradingview Lightweight Charts 来显示K线图、成交量和移动平均线。
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Computer中的Seedance对于营销和品牌团队来说相当不可思议！ [引用 @AskPerplexity]: 在Perplexity Computer中使用Seedance 2.5为你的小企业生成商业或品牌视频。 这个商业广告完全是在Computer内创建的，包括品牌外观、产品模型和完整的视频编辑。
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今天，我们在Perplexity Computer中面向符合条件的美国运通 (@AmexBusiness) 小企业卡会员推出了一系列由Amex精选的、即用型技能库。这些技能是预构建的工作流程，用于处理日常业务任务，例如预测现金流或生成营销活动。 小企业主已经在做整个团队的工作。他们可以通过在Computer中选择任务并添加业务详情来让AI投入工作，而无需从头编写指令。 了解更多：
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我们正在开源我们最先进的上下文嵌入模型，这些模型在turbopuffer的context-bench中表现最佳。 [引用 @perplexity_ai]: 我们构建了一种训练上下文嵌入模型的新方法，该方法在编码文档的每个块时都能看到整个文档。 pplx-embed-v2-context-9b-preview在ConTEB和@turbopuffer新的私有context-bench上创下了新的最先进水平。
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我们向所有人开放（无需Perplexity账户），并且我们将在有限时间内免费运行所有通过电子邮件委托的任务。转发或抄送computer@perplexity.com即可开始，代理将在后台完成任务，同时保留电子邮件上下文。 [引用 @perplexity_ai]: Computer现在可以在电子邮件中工作。 在任何邮件线程中发送、转发或抄送computer@perplexity.com。 每个电子邮件任务都会作为Computer中的正常会话运行，可在网页和移动端查看，并具有与应用程序中任何任务相同的审计跟踪。
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唯一剩下的步骤就是戴着眼镜来投射这个。 [引用 @AskPerplexity]: 计算机可以创建交互式 3D 图表，帮助你可视化家具组装之类的事情。
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一家公司就像一辆汽车，有了正确的自动化设置，它很快就会感觉像一辆自动驾驶汽车。你现在就可以用 Perplexity Computer 做到这一点。找出正确的自动化需要相当高的人类技能和主动性。 [引用 @perplexity_ai]: 在 Perplexity Computer 中推出自动化功能。 自动化适用于持续性的工作。它们可以响应基于事件的触发器，也可以按计划执行操作。 自动化可与你的记忆、技能以及连接的应用（如 Slack、Gmail、Outlook 和 Linear）配合使用。
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AI 安全是一个工程问题 [引用 @perplexity_ai]: 智能体治理是一个工程问题。 我们已经在 Perplexity 的基础设施、测试框架和工具中内置了安全防护措施，并将它们应用于我们的各项产品。 今天我们分享我们如何工程化更安全的智能体：
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在Coinbase上进行多智能体交易 [引用 @AskPerplexity]: Computer可以同时使用Fable 5.1、GPT-6 Astra和Grok 4.7等模型，在Coinbase上运行智能体投资组合，自动进行研究并再平衡。 你可以让Computer分析上市公司财报等来源、CB Insights等内置数据，以及链上费用。
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Perplexity Computer（在标准模式下搭配 Opus 5.5）能够设计并构建一款端到端的、基于浏览器的开放世界游戏——它自行租用 GPU、运行无界面 Blender、进行程序化设计、在线下载素材，并设计音频。总共花了约价值 2000 美元的额度。在这里玩：
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我们正在为 Perplexity Agent API 添加 Profiles、Skills 和托管连接器。 Profile 基本上就是一个已保存的智能体，你可以在一个带版本的 ID 下配置模型、指令、工具、连接器、运行设置。项目管理员设置一次，项目中的每位开发者都可以用自己的应用和项目 API 密钥调用它。这能帮你避免把同样的配置复制到每个应用中，并在流程变化时还得在五个地方更新。 Skills 是带版本的，因此你可以发布某个流程的 v2，而无需改动每个集成。 连接器（一开始支持 GitHub、Slack、Dri…
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如果你喜欢破坏系统并构建防护栏（并且使用前沿 AI 来帮助你做到这两点），考虑加入我们的安全团队。Kyle 合作起来很棒，而且他自己写很多代码！ [引用 @kpolley]: 预测未来的最好方式是创造它。 我们正在构建和测试系统，使 AI 代理更安全可靠。如果你是一位出色的工程师，想帮助构建更安全的未来，请加入我们在 Perplexity。我的私信开放
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一个可以研究的机会：持续学习：多智能体并行工作者；以及衡量前沿能力的合成数据、环境和评估。我们赚了足够的钱来资助新研究，并希望做出持久的贡献并公开分享我们的研究。 [引用 @andrewgwils]: Perplexity 研究奖学金是推进架构设计、多智能体协作、合成数据等前沿研究的绝佳机会！优先截止日期为 9 月 30 日。 欢迎在申请中提及我的名字！
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我们的安全团队花了上个月试图攻破 SPACE——这个运行所有 Perplexity Computer 的沙箱平台。我们给了 9 个模型（Opus 5、GPT-5.6 Sol、Kimi K3、Gemini 3.1 Pro 等）在虚拟机内的 root 权限；在某些运行中还给了完整的沙箱源代码。我们要求它们要么逃逸到宿主机，要么访问一个被我们网络策略封锁的 URL。 在 108 次运行中，没有一个模型逃出虚拟机。 但一旦我们允许了一点网络访问（仅仅是 PyPI 和 Ubuntu 镜像，以便它们能安装软件包），有 4 个…
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这是我小时候会非常想要的东西 [引用 @AskPerplexity]: Computer 可以从 Wiley Online Library 等科学来源提取信息来制作讲解视频。 Wiley 数据对所有 Computer 用户免费开放，无需额外费用，也无需设置或现有订阅。
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安全是一个工程问题。我们很高兴与 NVIDIA 合作，用正确的护栏构建安全可靠的智能体沙箱。我们打算将其全部开源。更多内容即将公布。 [引用 @JensenHuang]: 今天，我们与 100 多家行业伙伴一起推出了 NVIDIA 开放智能体安全平台，将 OpenShell 和 Sentry 整合在一起。 人工智能是一项非凡的技术，将在未来数代为人类的发现、生产力、安全、健康和繁荣带来进步。 但只有当人们对 AI 的安全性有信…
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在 Perplexity Computer（高努力模式）中用单个提示生成 Matterport [引用 @AskPerplexity]: Computer 可以将房地产列表转化为 3D 交互式网站，供访客探索房屋。
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过去几天，我在 Opus 5.5 上运行了 50-100 个工作流（之前使用 Fable 5.1 作为编排器），发现差异极小。但仍然有不用更智能模型的 FOMO。人们发现 Fable 5.1 在哪些任务上仍然比 Opus 5.5 更好？
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在电脑上玩游戏，Astra 作为编排器。效果非常好。 [引用 @AskPerplexity]: 计算机使用案例：创建一个浏览器游戏，然后使用游戏内镜头生成一个宣传预告片。
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Nous Portal 订阅者现在可以在 Hermes Agent 上将 Perplexity Fast Search 作为默认搜索。尽情享受！ [引用 @perplexitydevs]: Fast Search 现在是 Nous Portal 订阅者在 Hermes Agent 中的默认搜索。 它是为代理任务构建的，单次搜索调用的延迟在 p50 时为 160 毫秒，在 p95 时为 230 毫秒。 了解更多：
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Perplexity Computer 借助 @DocSend 连接器成为一个安全、智能的交易室。 [引用 @AskPerplexity]: @DocSend 连接器现已在 Computer 中面向所有用户上线。 一个使用场景：让 Computer 根据交易室材料的最新状态维护一份动态投资论点。
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Perplexity 拥有最快、最强大的 Search API，由我们自研的基于 Rust 的检索与排序引擎 Photon 驱动，在相关性和准确性基准上依然名列前茅，同时实现低于 250 毫秒的 p95 延迟。Photon 由一个小团队和数百次自动研究循环构建而成，这些循环由内部能力更强的 Perplexity Computer 版本驱动。自动研究循环将帮助我们在帕累托前沿上不断爬坡，打造世界上最快的、最准确的搜索基础设施。 [引用 @perplexity_ai]: 在 Perplexity Search API…
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欢迎 @AMD 加入 Perplexity Computer 本地 AI 生态！ [引用 @perplexity_ai]: 面向 Windows 的 Portable Computer 现已在 @AMD Ryzen AI Max 系列处理器上推出。 它让运行与你已连接的应用和本地文件协作的本地 AI 代理变得轻而易举。可以直接启动任务，或安排完全在你的设备上运行的周期性工作。