Blog Perplexity

Two stacks of four browser-page views represent an attacked page and its clean twin, with the injection present only in the attacked stack.
Výzkum2. 11. 2026BrowseSafe++: Budování silnější obrany proti reálným injekcím promptůOtevřený benchmark a dva odlehčené detektory pro agenty v prohlížeči.
Woman seated on a sofa using a smartphone.
Novinky3. 11. 2026Computer pro e-commerce je stvořený pro růst značkyVyužijte Computer pro e-commerce k analýze prodejů v Shopify, tvorbě produktových stránek a vytváření reklamních a e-mailových kampaní pro růst.

Vybrané

  1. Man pulling back curtain on horizon
    Nápady1. 11. 2026Přednáška o vědění
  2. Abstract glass panel with illuminated edges separating light and shadow against a dark background.
    Novinky15. 10. 2026Zveřejňujeme zdrojový kód SPACE, platformy sandboxů, na které běží ComputerPerplexity zveřejňuje zdrojový kód SPACE, platformy sandboxů, na které běží Computer, a pomáhá tak vývojářům budovat bezpečnější autonomní agenty AI
  3. Two people working at separate desks in a dimly lit office.
    Vývojáři28. 9. 2026Agent API nyní podporuje opakovaně použitelné agentyTýmy vytvářejí opakovaně použitelné agenty s verzovanými Profiles, Skills a spravovanými konektory, které mohou sdílet napříč aplikacemi.

Více od týmu Perplexity Research

  1. Dobrý učitel vychází z toho, kde se student právě nacházíNová metoda sebedistilace, která společně trénuje učitele a studenta, a zlepšuje tak výkon modelu i efektivitu tréninku v úlohách komplexního uvažování a v agentních úlohách.
  2. Vytváření sdílených pracovních prostorů pro lidi a agentyJak projekty v Perplexity udržují dlouhodobou práci perzistentní, souběžnou a sledovatelnou.
  3. Multimodální embeddingy za hranicí jediného vektoruNová rodina modelů late interaction pro textové a obrazové vyhledávání se sdíleným embeddingovým prostorem napříč velikostmi modelů.
Veškerý výzkum

Nedávno publikováno

nalezeno 217 příspěvků

  1. Autonomní agenti: co jsou a jak fungujíTento průvodce vysvětluje, co jsou autonomní agenti, jak plánují, používají nástroje, pamatují si a kontrolují svou práci a jak je lidé využívají k výzkumu, práci s e-maily, studiu a nakupování.
  2. Computer pro e-commerce je stvořený pro růst značkyVyužijte Computer pro e-commerce k analýze prodejů v Shopify, tvorbě produktových stránek a vytváření reklamních a e-mailových kampaní pro růst.
  3. BrowseSafe++: Budování silnější obrany proti reálným injekcím promptůOtevřený benchmark a dva odlehčené detektory pro agenty v prohlížeči.
  4. Paměť AI agentů: jak vytvářet AI agenty s trvalým kontextemTento průvodce vysvětluje, co je paměť AI agentů, jak spolu fungují pracovní, epizodická, sémantická a procedurální paměť a jak vytvářet a testovat agenty, kteří se díky trvalému kontextu zlepšují.
  5. Přednáška o vědění
  6. Jak doladit LLM [a kdy místo toho použít RAG nebo promptování]Tento průvodce krok za krokem vysvětluje, jak doladit LLM, porovnává plné doladění s LoRA a QLoRA a ukazuje, kdy je promptování nebo RAG lepším způsobem, jak zlepšit výstupy modelu.
  7. Textové embeddingy srozumitelně: jak fungují [+příklady]Tento průvodce vysvětluje, co jsou textové embeddingy, jak převádějí text na vektory zachycující význam a jak vybírat, vyhodnocovat a používat embeddingové modely pro vyhledávání, RAG a další praktické případy použití.
  8. Nová certifikace FedRAMP přináší Perplexity do dalších vládních pracovních postupůFederální agentury mohou díky nové certifikaci FedRAMP s Perplexity prohledávat web v reálném čase a získávat odpovědi s citacemi.
  9. Základní implementace RAG: návod krok za krokemTento návod pro začátečníky vysvětluje, jak funguje základní implementace RAG, probírá osvědčené postupy a provede vás sestavením funkčního systému RAG pro příkazový řádek pomocí Pythonu, ChromaDB a embeddingových a jazykových modelů Perplexity.
  10. Jak funguje LLM brána? Praktický průvodce pro inženýrské týmyLLM brána je reverzní proxy, která směruje, ověřuje, ukládá do mezipaměti a zaznamenává volání vašich modelů; tento průvodce sleduje cestu požadavku bránou, popisuje bezpečnostní rizika a rizika spolehlivosti, se kterými je třeba počítat, a porovnává vlastní vývoj, vlastní hostování, spravované služby a řešení založená na API bránách.