7月7日
16:30
16:30AI Will@FinanceYF5
Perplexity CEO Aravind Srinivas认为,AI行业真正值钱的是重度用户而非平均用户。他举例称,Meta有工程师一年在编程工具上花费近1000万美元。Perplexity Computer上还有用户每月花费超1万美元运行agent循环。这种单个用户消耗算力的能力远超传统互联网的“铺量”逻辑。
推荐理由:Perplexity老板说了个大实话:别盯着用户数了,看看那些一个顶一万个的重度用户。Meta工程师一年烧掉1000万美元,这思路值得创业者消化。
7月2日
16:15
16:15官方账号Perplexity@perplexity_ai
Perplexity 宣布 Claude Fable 5 重新在其 Computer 功能中作为编排模型可用。该模型可用于协调其他 AI 模型执行任务。相关推文获得 614 次点赞、40 条评论和超过 3.6 万次浏览。
事件专题

推荐理由:Perplexity 的 Computer 又多了 Claude Fable 5 当指挥,玩多智能体的可以看看。
7月1日
03:49
00:47
00:47Aravind Srinivas@AravSrinivas
71°
Perplexity Computer 宣布接入 Forge Global 的私人市场数据。用户可直接查询私人公司的融资历史、隐含估值、二级定价等财务信息,无需额外订阅 Forge。该功能无需任何设置即刻可用,覆盖公司简介等多维度数据。
推荐理由:Perplexity 整合了 Forge Global 的私人公司财务数据,查估值和融资记录省去单独订阅,点一下就有。
6月28日
05:20
6月27日
12:04
12:04官方一手marktechpost@Michal Sutter
Perplexity推出Computer for Counsel,这是Perplexity Computer的法律团队专用扩展。该系统可路由20多个模型,集成Midpage、MCP连接器和Microsoft 365,所有输出均带可验证的引用来源。法律专业人员能在工具内直接核查信息,提升工作流程的可信度与效率。
事件专题

推荐理由:Perplexity给律师团队做了个专用工具,能同时调用20多个模型,还接上了Microsoft 365,输出都带引用方便核查,挺实用的。
6月19日
6月12日
03:09
03:09Aravind Srinivas@AravSrinivas
精选
Perplexity 宣布其智能体框架 Computer 原生集成了 Deep Research 能力,用户无需再单独切换模式。该功能基于“搜索即代码”架构,模型自动编写代码来组织搜索流程,并行执行数千次检索步骤,针对每个问题定制化搜索。在多个基准测试中,其性能超越了传统的 Deep Research 方案。这标志着智能体工具在深度研究自动化方面迈出了重要一步。

推荐理由:做深度调研或竞品分析的团队终于有了一个能自动并行搜索的智能体——Perplexity Computer 把 Deep Research 变成原生技能,不用再手动切换模式,建议试试看能否替代你现有的研究流程。
02:36
6月11日
06:30
06:30Aravind Srinivas@AravSrinivas
83°
Perplexity 宣布 Claude Fable 5 现可作为 Computer 内的编排模型使用,仅限 Pro 和 Max 订阅用户。该模型专为长时间、复杂的智能体工作流设计,能显著提升任务执行的稳定性和效率。这一更新让高级用户能在 Computer 中利用 Anthropic 最先进的模型进行多步骤自动化操作。
事件专题

推荐理由:做复杂智能体工作流的开发者终于有了更可靠的编排模型——Claude Fable 5 在长任务场景下表现突出,Perplexity Pro/Max 用户可以直接在 Computer 里切换使用,值得一试。
6月10日
6月9日
04:27
04:27官方账号Perplexity@perplexity_ai
83°
Perplexity AI与哈佛大学联合发布了一项关于从聊天界面转向自主Agent(如Computer)的研究。为期3个月的研究显示,使用Computer的工人完成任务的时间比仅使用搜索减少了87%,成本降低了94%,且满意度更高。该研究强调了自主Agent在提升工作效率和降低成本方面的巨大潜力,为AI应用从对话式向自主执行转变提供了实证支持。

推荐理由:这项研究用数据证明了自主Agent比传统搜索效率高出一个量级,做AI产品设计或企业效率优化的团队值得关注,可以直接参考其方法论评估自己的Agent方案。
6月7日
18:57
18:57官方账号Decoder@Jonathan Kemper
精选72°
Perplexity 推出了名为“Search as Code”的新架构,摒弃了传统的固定搜索 API,允许 AI 模型用 Python 编写自己的搜索例程。该系统在沙盒环境中处理过滤和去重,在关键基准测试上超越了 OpenAI 和 Anthropic,同时将 token 成本降低了高达 85%。这一创新使 AI 搜索更灵活、高效,尤其适合需要定制化搜索逻辑的开发者。
事件专题

推荐理由:Perplexity 的“Search as Code”解决了固定 API 的僵化问题,做搜索增强或 AI 应用的团队可以大幅降低 token 成本并提升性能,值得直接尝试。
6月6日
08:03
08:03Aravind Srinivas@AravSrinivas
NVIDIA 最新的开源模型 Nemotron 3 Ultra 现已上线 Perplexity,面向所有 Pro 和 Max 用户开放。该模型专为长时间运行的智能体任务设计,是美国领先的开源模型之一。用户可以直接在 Perplexity 平台上体验其长上下文和推理能力。此举进一步丰富了 Perplexity 的模型选择,为开发者提供了更多开源选项。
事件专题

推荐理由:NVIDIA 的 Nemotron 3 Ultra 是专为长时智能体任务设计的开源模型,做 AI 智能体开发的团队可以直接在 Perplexity 上试用,省去本地部署的麻烦。
6月4日
6月2日