Perplexity的网站进不去

Perplexity 是由前 OpenAI 研究科学家 Aravind Srinivas 与前 Meta 研究科学家 Denis Yarats（Perplexity CTO）等合伙人共同创办的。它是一家专注于开发新一代 AI 搜索引擎的公司，创立于 2022 年 8 月。其搜索引擎采用了大型语言模型（LLM）技术，具有理解能力强、生成式回答、个性化和上下文感知等优势，但也存在训练成本高、可解释性差、潜在的偏差和不当内容等劣势。Perplexity 将 LLM 技术应用于搜索引擎领域，试图颠覆传统的基于关键词匹配的搜索范式，为用户提供更自然和智能的搜索体验，还融合了个性化和上下文感知等功能。

Perplexity 是一个与自然语言处理相关的指标。 首先，文章提到作者因项目需要关注 transformer 相关进展，并计划从算法（包括 NLP、CV、多模态下的 transformer 网络结构）、训练（transformer 的分布式训练）、部署（transformer 的 tvm 量化与推理）五个方面介绍 transformer，本系列的第一篇侧重介绍 NLP 中常用的 perplexity 指标的含义。 文中会先从熟悉的 entropy 指标开始，逐步介绍针对自然语言的改进版 Ngram Entropy 指标，最后介绍 perplexity 指标。 关于 perplexity 指标是否越低越好，在 XLNet 论文中提到越低的 perplexity 可能会损害下游任务的精度，而在 RoBERTa 论文中则指出对于像 RoBERTa 这样 encoderonly 结果的网络，perplexity 越低在 NLU 任务表现就越好。因此，perplexity 是不错的引领性指标，但最终的判别标准还是得结合下游任务表现一起考察。 总的来说，Perplexity、CrossEntropy、Bits Per Character 都是围绕熵来刻画语言模型的信息量和复杂度。最后作者强烈推荐阅读《Evaluation Metrics for Language Modeling》，并表示自己刚上手 transformer 相关内容，难免有错，欢迎指正。如果想了解更多关于 transformer 的知识，可以关注作者。

Perplexity AI 是一家专注于开发新一代 AI 搜索引擎的公司，创立于 2022 年 8 月，由前 OpenAI 研究科学家 Aravind Srinivas 与前 Meta 研究科学家 Denis Yarats（Perplexity CTO）等合伙人共同创办。 其优势包括： 1. 理解能力强：能够深入理解查询的语义，而非仅仅匹配关键词，提供更准确和相关的结果。 2. 生成式回答：可以生成通顺的自然语言回答，而非简单返回网页链接和片段，使结果更易于理解和使用。 3. 个性化和上下文感知：能根据用户的历史查询和偏好个性化结果，提供更贴合需求的答复。 劣势有： 1. 训练成本高：训练大型 LLM 模型需要大量计算资源和高质量训练数据，成本较高。 2. 可解释性差：LLM 的工作原理较为黑箱，难以解释为何给出某个结果，缺乏透明度。 3. 潜在的偏差和不当内容：由于训练数据的局限性，可能产生偏见或不当内容。 独特之处在于将 LLM 技术应用于搜索引擎领域，试图颠覆传统基于关键词匹配的搜索范式，为用户提供更自然和智能的搜索体验，还融合了个性化和上下文感知等功能，努力成为新一代的“智能助手”。 此外，Perplexity AI 还是一款人工智能教育应用程序，允许用户将问题格式化为线程以便消化信息，可作为 Web 应用程序、Android 应用程序和 IOS 应用程序使用。有趣的是，其创始人曾在 Google AI 工作。

Perplexity 是一家专注于开发新一代 AI 搜索引擎的公司，创立于 2022 年 8 月，由前 OpenAI 研究科学家 Aravind Srinivas 与前 Meta 研究科学家 Denis Yarats（Perplexity CTO）等合伙人共同创办。 其优势包括： 1. 理解能力强：能够深入理解查询的语义，而非仅仅匹配关键词，提供更准确和相关的结果。 2. 生成式回答：可以生成通顺的自然语言回答，而非简单返回网页链接和片段，使结果更易于理解和使用。 3. 个性化和上下文感知：能根据用户的历史查询和偏好个性化结果，提供更贴合需求的答复。 劣势有： 1. 训练成本高：训练大型 LLM 模型需要大量计算资源和高质量训练数据，成本较高。 2. 可解释性差：LLM 的工作原理较为黑箱，难以解释为何给出某个结果，缺乏透明度。 3. 潜在的偏差和不当内容：由于训练数据的局限性，可能产生偏见或不当内容。 独特之处在于将 LLM 技术应用于搜索引擎领域，试图颠覆传统基于关键词匹配的搜索范式，为用户提供更自然和智能的搜索体验，还融合了个性化和上下文感知等功能，努力成为新一代的“智能助手”。 在成立的 18 个月内，Perplexity 达到了 10 亿美元估值。但它与其他由 LLM 驱动的服务一样面临着幻觉问题等挑战，同时人工智能驱动的搜索也存在可靠性问题。

以下是一些类似 Perplexity 的 AI 工具： 1. ChatGPT Plus：用户可开启 web browsing 功能实现联网。 2. Bing Copilot：作为 AI 助手，旨在简化在线查询和浏览活动。 3. You.com 和 Neeva AI：搜索引擎，提供基于人工智能的定制搜索体验，并保持用户数据的私密性。 此外，在移动设备上，美图秀秀（https://apps.apple.com/us/app/meituphotoeditoraiart/id416048305）、SNOW（https://apps.apple.com/us/app/snowaiprofile/id1022267439）和 Adobe Express（https://apps.apple.com/us/app/adobeexpressaiphotovideo/id1051937863）也是相关的应用。Perplexity AI 是一款人工智能教育应用程序，可作为 Web 应用程序、Android 应用程序和 IOS 应用程序使用，其创始人曾在 Google AI 工作，于 2022 年 8 月创立该公司。它专注于提供简明、实时和准确的查询答案，并引用来源，在访问时长方面略胜于 ChatGPT，用户参与度很高。

Perplexity 是一款基于给搜索引擎加上 LLM 以带来更优信息检索体验的思路而开发的产品，其目标是取代 Google 搜索。该思路的技术实现并不复杂，贾扬清大佬用不到 500 行 Python 代码就实现了一个基础版。作者最近在 Coze 上体验手搓 AI Bot，也顺手搓了一个极简版的 Perplexity，只写了 36 行“粘合剂”代码和 41 行提示词。此外，Claude 官方文档中提到了处理幻觉的方法，包括允许 Claude 说“我不知道”、告诉 Claude 只有在非常确信回答正确时才回答问题、让 Claude 在回答问题之前“逐步思考”、在回答之前给 Claude 留出思考的空间、让 Claude 在长篇文档中找到相关引文并使用这些引用来回答等。

以下是一些 AI 相关的前沿技术网站： 1. OpenAI：提供了诸如 GPT 等先进的语言模型和相关技术。 2. Google AI：涵盖了多种 AI 领域的研究成果和应用。 3. Microsoft Research：在 AI 方面有众多创新研究和技术展示。 此外，WaytoAGI 也是一个致力于人工智能学习的中文知识库和社区平台，汇集了上千个人工智能网站和工具，提供最新的 AI 工具、应用、智能体和行业资讯。在没有任何推广的情况下，WaytoAGI 两年时间已有超过 300 万用户和超千万次的访问量，其目标是让每个人的学习过程少走弯路，让更多的人因 AI 而强大。目前合作过的公司/产品包括阿里云、通义千问、淘宝、智谱、支付宝等。

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