Blogul 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.
Cercetare2 nov. 2026BrowseSafe++: construirea unor apărări mai puternice împotriva injecțiilor de prompturi din lumea realăUn benchmark deschis și două detectoare ușoare pentru agenții de browser.
Woman seated on a sofa using a smartphone.
Știri3 nov. 2026Computer pentru e-commerce este creat pentru creșterea mărcilorFolosiți Computer pentru e-commerce ca să analizați vânzările din Shopify, să creați pagini de produs, precum și campanii publicitare și de e-mail care stimulează creșterea.

Recomandate

  1. Man pulling back curtain on horizon
    Idei1 nov. 2026Discursul despre cunoaștere
  2. Abstract glass panel with illuminated edges separating light and shadow against a dark background.
    Știri15 oct. 2026Publicăm ca open source SPACE, platforma de sandbox din spatele ComputerPerplexity publică ca open source SPACE, platforma de sandbox din spatele Computer, pentru a-i ajuta pe dezvoltatori să construiască agenți AI autonomi mai siguri
  3. Two people working at separate desks in a dimly lit office.
    Dezvoltatori28 sept. 2026Agent API acceptă acum agenți reutilizabiliEchipele creează agenți reutilizabili cu Profile versionate, Skill-uri și conectori gestionați pe care îi pot partaja între aplicații.

Mai multe de la echipa Perplexity Research

  1. Un profesor bun pornește de la nivelul la care se află studentulO nouă metodă de autodistilare care antrenează în comun profesorul și studentul pentru a îmbunătăți performanța modelului și eficiența antrenării în sarcini complexe de raționament și agentice.
  2. Construirea de spații de lucru partajate pentru oameni și agențiCum asigură proiectele din Perplexity persistența, concurența și trasabilitatea muncii de lungă durată.
  3. Încorporări multimodale dincolo de un singur vectorO nouă familie de modele cu interacțiune târzie pentru recuperarea textelor și imaginilor, cu un spațiu de încorporare partajat între dimensiunile de model.
Toată cercetarea

Publicate recent

217 postări găsite

  1. Agenți autonomi: ce sunt și cum funcționeazăAcest ghid explică ce sunt agenții autonomi, cum planifică, folosesc instrumente, rețin informații și își verifică munca, precum și cum îi folosesc oamenii pentru cercetare, e-mail, teme de curs și cumpărături.
  2. Computer pentru e-commerce este creat pentru creșterea mărcilorFolosiți Computer pentru e-commerce ca să analizați vânzările din Shopify, să creați pagini de produs, precum și campanii publicitare și de e-mail care stimulează creșterea.
  3. BrowseSafe++: construirea unor apărări mai puternice împotriva injecțiilor de prompturi din lumea realăUn benchmark deschis și două detectoare ușoare pentru agenții de browser.
  4. Memoria agenților AI: cum să construiți agenți AI cu context persistentAcest ghid explică ce este memoria agenților AI, cum funcționează împreună memoria de lucru, cea episodică, cea semantică și cea procedurală și cum să construiți și să testați agenți care se îmbunătățesc prin context persistent.
  5. Discursul despre cunoaștere
  6. Cum să ajustezi fin un LLM [și când să recurgi în schimb la RAG sau la formularea prompturilor]Acest ghid explică pas cu pas cum să ajustezi fin un LLM, compară ajustarea fină completă cu LoRA și QLoRA și arată când formularea prompturilor sau RAG reprezintă o metodă mai bună de a îmbunătăți rezultatele unui model.
  7. Embedding-urile de text explicate: cum funcționează [+exemple]Acest ghid explică ce sunt embedding-urile de text, cum transformă textul în vectori care surprind sensul și cum să alegeți, să evaluați și să aplicați modele de embedding pentru căutare, RAG și alte cazuri de utilizare reale.
  8. Noua certificare FedRAMP aduce Perplexity în mai multe fluxuri de lucru guvernamentaleAgențiile federale pot căuta pe web în timp real cu Perplexity și pot obține răspunsuri cu surse citate, datorită unei noi certificări FedRAMP.
  9. Implementare RAG de bază: tutorial pas cu pasAcest tutorial pentru începători explică modul în care funcționează o implementare RAG de bază, prezintă cele mai bune practici și vă ghidează în construirea unui sistem RAG funcțional în linie de comandă cu Python, ChromaDB și modelele de embedding și de limbaj ale Perplexity.
  10. Cum funcționează un gateway LLM? Ghid practic pentru echipele de inginerieUn gateway LLM este un proxy invers care rutează, autentifică, stochează în cache și înregistrează apelurile către modele; acest ghid urmărește parcursul unei cereri prin gateway, prezintă riscurile de securitate și fiabilitate pe care trebuie să le aveți în vedere și compară opțiunile de dezvoltare internă, self-hosting, servicii gestionate și gateway-uri API.