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Perplexity Computer、Perplexity 于 Samsung Galaxy S26 以及升级版 Comet 语音模式

Perplexity Computer

Perplexity Computer 将当前所有人工智能功能整合为一个系统。您可以在单一对话中端到端地研究、设计、编写代码、部署和管理任何项目。

Computer 可并行协调 19 个模型的工作，将每个任务分配给最适合的模型。您可以移交复杂的项目（例如构建网站、起草报告或分析数据集），Computer 会将其拆解、委派给专业代理并交付最终结果。它能够记住过往工作、连接数百项服务，并在云端安全运行。

Computer 现已面向 Max 订阅者在网页端提供，并将很快向 Pro 和 Enterprise 用户开放。Max 订阅者每月可获得 10,000 积分，外加 20,000 积分的一次性奖励。

尝试向 Perplexity Computer 提问：

  • 通过单个提示词构建实时网站： 使用沃尔玛的品牌色，为沃尔玛过去 12 个月的股价创建一个交互式时间轴，并叠加重要事件。
  • 免手动运行完整的财务分析： 构建一份详细的 NVDA 估值分析，包含 5 年期现金流折现（DCF）、营收预测以及从最新财报中提取的利润率假设。
  • 自动执行深度竞争分析： 利用过去 4 个季度 Mag7 财报的问答内容，构建一个交互式排行榜，展示每位高管的回答是直接还是回避。

Perplexity 于 Samsung Galaxy S26

Perplexity 现已深度集成到 Samsung Galaxy S26 手机中，为 Perplexity 助手和三星 Bixby 提供搜索和推理支持。

  • 预装“Hey Plex”的 Perplexity： Perplexity 应用将预装在每一台 Galaxy S26 上，使 Perplexity 成为第一家在三星设备上获得操作系统级访问权限的非谷歌公司。说“Hey Plex”或按住侧边按钮即可立即启动助手。深度集成涵盖三星应用（包括笔记、日历、相册、时钟和提醒），从而实现无需切换应用的多步骤工作流。
  • Perplexity API 为 Bixby 和 Samsung Internet 提供动力： Samsung Galaxy S26 是首款在平台级集成 Perplexity API 的智能手机。Bixby 现在使用 Perplexity 进行实时网页搜索和高级推理，提供基于最新信息且准确及时的答案。Perplexity 的功能还扩展到 Samsung Internet，引入了我们在 Comet 浏览器中完善的代理式浏览功能，并将 Perplexity 作为可选的默认搜索引擎。

阅读博文以了解更多信息，并准备好让您未来使用的 S26 上的 Perplexity 帮助您：

  • 无需打开浏览器即可提问并获取带有来源的答案
  • 直接将 Perplexity 的回复中的信息保存到三星笔记中
  • 通过单一对话设置提醒并添加日历条目

Comet 语音模式升级

与 Comet 交流屏幕上的内容、与网站交互或在多个标签页之间聊天，且不会丢失上下文。语音模式现在运行在 OpenAI 的 GPT Realtime 1.5 模型上，交互可靠性提高了 25% 以上，语音表现力也得到了显著改善。已向所有桌面端和 Android 端 Comet 用户推送。

下载 Comet并尝试：

  • 免手动浏览股票投资组合： “今天我的观察列表有什么动态？向下滚动并向我展示涨幅最大的股票。”
  • 无需触摸即可导航： “打开第三个链接，向下滚动到规格部分，并将其与左侧的标签页进行比较。”
  • 通过语音总结多个标签页： “比较这三个酒店标签页的价格，并告诉我哪个在下周末的优惠力度最大。”

改进的 Perplexity 财务时间轴

Perplexity 财务资产页面上的价格历史视图现在更加全面：

  • 审核更多新闻来源，包括来自 MT Newswires 和 Benzinga 的通讯社内容
  • 考虑更多相关数据，包括主要指数、行业和资产的波动情况
  • 条目更新频率更高，尤其是针对市值较高的资产
  • 包含盘后价格波动
  • 扩展覆盖范围以包含所有类型的资产：股票、加密货币、指数、大宗商品、ETF
  • 除英语外支持更多语言

最先进的嵌入模型

Perplexity 的搜索嵌入模型处于行业领先地位，在公共和内部基准测试中均超越了 Google 和 Alibaba。我们现已发布了两个模型系列供所有人使用：pplx-embed-v1 用于标准密集检索，pplx-embed-context-v1 用于文档感知上下文检索，两者均提供 0.6B 和 4B 参数规模。4B INT8 变体每 GB 可存储多 4 倍的页面，而二进制变体可存储多 32 倍。该模型根据 MIT 许可在 Hugging Face 上开源，并可通过 Perplexity API 使用。阅读技术报告了解更多信息。Pplx-embed 模型可帮助开发者：

  • 支持语义搜索引擎： 构建一个包含 1000 万份文档的搜索索引，它不仅能理解关键词，还能理解语义，并在毫秒内返回相关结果。
  • 运行多语言 RAG 管道： 对英语、日语和德语的技术文档建立索引，无论问题使用何种语言，都能检索到正确的段落。
  • 以经济高效的方式扩展网络级检索： 使用二进制量化模型在单台服务器上对超过十亿个网页建立索引，且不会牺牲检索质量。