Perplexity 在 Coinbase 上多智能体交易

在 Perplexity Computer 上推出 Projects。 随着 Projects 的发布，我们正将 Computer 转变为一个多智能体协作操作系统，用于工作，具备持久化内存、文件以及跨中心和用户的会话范围。 现已向所有用户开放！

Perplexity CEO Aravind Srinivas 展示 Perplexity Computer 在 Standard Mode 下使用 Opus 5.5，端到端设计并构建了一款基于浏览器的开放世界游戏。过程包括自行租用 GPU、以 headless 方式运行 Blender、进行程序化设计、在线下载素材并设计音频，总花费约 $2000 额度，游戏可在 https://vice.pplx.app/ 试玩。

Perplexity 为 Agent API 加入 Profiles、Skills 和托管连接器。Profile 是可保存的智能体，把模型、指令、工具、连接器与运行设置统一到一个带版本的 ID 下。

这是我小时候会很喜欢的东西 （引用推文概括：Computer 可以从 Wiley Online Library 等科学来源提取信息，生成讲解视频。Wiley 数据对所有 Computer 用户免费开放，无需设置或现有订阅。）

过去几天，我把 50-100 个原本用 Fable 5.1 作为编排器的工作流跑在了 Opus 5.5 上，发现差异极小。但还是有那种没用上更聪明模型的 FOMO。大家觉得有哪些任务 Fable 5.1 仍然比 Opus 5.5 更强？

Nous Portal 订阅用户现在在 Hermes Agent 上默认使用 Perplexity Fast Search。专为智能体任务打造，单次搜索调用延迟 p50 为 160 ms，p95 为 230 ms。

Perplexity 发布 Search API 的 Fast Search，由其自研 Rust 检索与排序引擎 Photon 驱动，95% 的搜索结果在 230ms 或更短时间内返回，作者称 p95 延迟低于 250ms。

欢迎 @AMD 加入 Perplexity Computer 本地 AI 生态！ [引用 @perplexity_ai]：Portable Computer for Windows 现已在 @AMD Ryzen AI Max 系列处理器上线。 它可以轻松运行本地 AI 智能体，与你连接的应用程序和本地文件协同工作。启动任务或安排完全在你的设备上运行的周期性工作。

Perplexity 公布其 Computer 智能体后训练方法，通过模仿优质轨迹并显式纠正可避免错误（如错误工具调用），结合拒绝采样微调（RFT）与提示引导自蒸馏，在线上 A/B 测试中将工具调用失败率降低约 21%。引用推文补充，较晚训练的 checkpoint 相对早期 checkpoint 工具调用失败率下降 21.2%。

Perplexity 在 Computer 中推出侧聊（side chat）功能，用户可以在主任务继续进行时，通过单独的只读侧聊快速提问。每个侧聊使用上下文快照，可以读取文件或搜索网页，不影响主任务；CEO Aravind Srinivas 补充了在 Computer 会话中用 /btw 发起侧聊、共享上下文快照的用法。