Perplexity推出全新Deep Research工具，搭載DeepSeek R1技術
Perplexity現在也有了一個Deep Research工具，這個工具是基於DeepSeek R1的版本開發的。
根據公告，這款人工智能搜尋引擎的新工具可以「為你進行深入研究和分析」，通過網絡爬蟲收集信息，並編譯出一份全面的報告。如果你覺得Deep Research這個名字耳熟，那是因為Google和OpenAI也各自擁有類似的研究工具，分別為Gemini和ChatGPT — 沒錯，它們也都叫Deep Research。xAI的新工具Grok 3則創意性地將其研究工具稱為Deepsearch。
然而，與Google、OpenAI和xAI的研究工具依賴其專有模型不同，Perplexity則使用了一個自定義版本的開源DeepSeek R1。Perplexity的首席執行官Aravind Srinivas在2月3日的一則X平台帖子中確認了這一點，他表示「可以輕鬆地以10至100倍更低的價格啟用類似Deep Research的功能，使用的是R1的自定義版本。」大約一周後，Srinivas在回覆中標註「完成」並附上勾選表情符號，進一步證實了Perplexity的做法。
Perplexity的Deep Research工具免費提供，但有使用限制
Perplexity為用戶提供免費的Deep Research服務，但有一定的限制。非付費用戶每天可以獲得「有限的答案數量」，而付費訂閱者則可以在每月20美元的專業計劃中享受無限制的訪問權限。這與Google Gemini、ChatGPT和Grok 3的情況有所不同，後者僅向付費用戶提供其研究工具。
儘管Perplexity的Deep Research是基於DeepSeek的R1模型，但由於R1是開源的，這意味著程序員可以根據自己的需求進行調整和自定義。上周，Perplexity還推出了其開源版本的R1，名為R1 1776，這一版本「經過後期訓練，提供無審查、無偏見和事實的信息。」這是對於原始R1被指控審查批評中國政府的回應。
Perplexity的Deep Research工具存在缺陷
不過，Perplexity的Deep Research工具並非沒有缺陷。Decoder發現，該工具錯誤地將「隨機鸚鵡」這一術語歸功於人工智能研究員Gary Marcus，實際上這一術語是由Emily M. Bender在一篇研究論文中創造的。用戶還指出，Perplexity Deep Research提供的數據過時且不準確，這在該公司宣傳其作為投資和市場分析工具的背景下顯得尤為棘手。Srinivas在X平台的帖子中表示，他們正在解決這些問題，並補充道「對於金融數據而言，準確性至關重要，風險也很高。」
這一情況再次顯示，對於所有大型語言模型（LLM）來說，錯誤生成（hallucination）是一個持續存在的問題，可能永遠無法根除，因此使用時需謹慎。
這篇文章不僅揭示了Perplexity在AI工具開發上的新動向，也引發了對開源技術的深思。Perplexity選擇基於開源模型開發Deep Research，顯示出其對技術透明度和可及性的重視，這在當前以專有技術為主流的科技環境中尤為重要。此外，這也為其他科技公司提供了一個範本，如何在保護用戶數據和提供高質量服務之間取得平衡。然而，當面對數據準確性和工具可靠性等挑戰時，Perplexity需要不斷改進，才能在競爭激烈的市場中立足。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。
