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2 月 29, 2024
技术的变革会影响信息的收集与

一起来看看本文的拆解。 分发机制。印刷术发明后人们使用索引和目录来查找图书,互联网出现后人们使用关键词来查找链接,创始人拉里·佩奇发明的 PageRank 算法、以及意图识别等算法策略优化,旨在通过以算法为中心的任务式分发机制帮助用户找到更好的网页链接。 AI 让信息搜索不再是关键词和链接的单向匹配,而是一种直观而精确的双向对话。Perplexity AI 最早将这一愿景变为现实,成立一年估值达 亿美金。它是一个由前 Open AI 员工创建的会话型搜索引擎,让人窥见到一个搜索不仅仅是关于发现,也是关于理解的未来。本文从技术变革下搜索的发展历史出发

 

深入解读目前 AI搜索头部产品

 

看搜索与搜索引擎的边界。 思考: 我们尝 芬兰 WhatsApp 号码列表 试基于文章内容,提出更多发散性的推演和深思,欢迎交流。 产品优先:Perplexity 在初期使用了大量 API 来构建产品,团队专注产品层面的优化,通过深刻的产品洞察来弥补模型能力不足导致的潜在问题,再去自研基础设施来降低成本。 信息互动:在尽可能减少幻觉的条件下,用 LLM 辅助和外部信息互动,Perplexity 是一个很好的例子。这种形式不局限于搜索引擎,任何需要和外部信息互动的场景,都可以期待 LLM 的重构。

 

搜索的边界小红书公众号等平台对内容的

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迁移和封闭限制了全局搜索引擎的发展。然而 香港 WhatsApp 号码列表 搜索本身对大量信息进行搜集、过滤、总结、整合等工作曾经依赖搜索主体,如今 AI 能够将搜索过程可互动式外化。搜索引擎成为一种新的内容平台。 AI Native 产品分析——Perplexity AI 产品:Perplexity AI 产品上线时间: 年 月 创始人: Aravind Srinivas:CEO,曾在 UCB 就读博士主攻强化学习和图像识别。博士期间,曾在 OpenAI、DeepMind 和 Google 实习, 年毕业后加入 OpenAI 研究语言模型和扩散模型 Denis Yarats:CTO,曾在 Quora 担任机器学习工程师,在 Meta AI 研究院研究强化学习、最优化控制和机器人 Andy Konwinski:联合创始人,也是 Databricks 的联合创始人 首席战略官,此前是量化交易员 产品简介: Perplexity 是用于信息发现和满足好奇心的瑞士军刀。

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