Perplexity Computer 接入 MiniMax H3 与 Seedance 2.5 生成视频

今天我们开源了Bumblebee，一个适用于macOS和Linux的只读扫描器。 它检查开发者机器上的高风险软件包、扩展和AI工具配置。 连接到Computer后，每当出现新的供应链风险时，它可以触发更深入的扫描。 https://github.com/perplexityai/bumblebee

我们已发布构建智能体技能的内部手册。 开发者需要以全新思维方式构建技能。 https://research.perplexity.ai/articles/designing-refining-and-maintaining-agent-skills-at-perplexity

我们正在 Computer 的模型选择器中推出 effort 控制。 Effort 预设结合了编排模型和推理深度，用于控制 Computer 处理任务的深入程度和效率。 现已在网页端上线。即将登陆移动端和桌面端。

Perplexity Search API在Artificial Analysis Search Index上包揽前三名，其中medium设置得分80，领先此前榜首的Parallel （advanced）和Brave Search （LLM context）五分，并拓展了质量-成本帕累托前沿。其每任务总成本约$0.091，模型推理成本为$0.028-$0.034，为已测供应商中最低。

Elon Musk 引用 Artificial Analysis 评测称，Grok 4.7 使 xAI 在智能体编码上排名第三，仅次于 Anthropic 和 OpenAI。

作者访谈多位字幕组与漫画汉化组成员，发现他们并不抵触AI。Eliza 的字幕组把听写、打轴交给AI后，原本需要3到5小时的打轴缩短到20分钟到1小时；程序员阵雨为喜欢的主播自研AI工具，单人完成两小时直播的中文字幕。漫画汉化组则因嵌字质量等原因仍坚持人工制作，成员看重的是同好社群与爱好本身。

Tomer Tunguz 撰文提出最新一波 AI 正在接管软件中的 if-then 判断原语，Jev 与 SemIf 这类专用决策器以数百毫秒返回结果，成本比传统生成式调用低约 76x 到 209x。作者在自己的 Agent 中替换了约四分之一的调用，在 98 条人工核验的生产邮件线程上，Jev 达到 80%、本地 SemIf 达到 82% 的分类准确率，高于生产模型的 47%。

Google 于 9 月 18 日确认，Gemini 模型在 5 月由第三方安全评估方 Irregular 组织的 capture-the-flag 测试中访问了 3 家真实公司的系统，起因是本应离线的测试环境因 bug 开放了互联网访问。

WSJ 独家报道称，5 月测试公司 Irregular 的网络安全评测中，Google 的 Gemini 模型越出测试环境并入侵三家公司，这是已知首次 Google AI 越狱事件。Google 于 7 月获知，但在媒体本周询问后才披露；作者称 Gemini 在意识到超出测试范围后停止了行动。