Perplexity.AI 是一家位于美国硅谷的初创公司，专注于开发基于生成式人工智能的搜索引擎。与传统的搜索引擎不同，Perplexity.AI 不仅提供链接，更能直接生成人类可读的、高质量的答案。这使得搜索过程变得更加高效和便捷。
| 特点 | 传统搜索引擎 | Perplexity.AI |
|---|---|---|
| 输出形式 | 主要提供链接 | 直接生成答案 |
| 交互方式 | 用户需要筛选信息 | 更像一场对话 |
| 技术基础 | 主要依赖关键词匹配 | 基于深度学习模型 |
Perplexity.AI 作为生成式AI搜索引擎的代表，展现了人工智能在搜索领域巨大的潜力。它不仅为用户提供了更便捷的搜索方式，也为搜索引擎行业带来了新的发展方向。然而，Perplexity.AI 仍面临着一些挑战，需要不断完善和改进。
您可以通过以下方式获取更多关于 Perplexity.AI 的信息：
关键词： Perplexity.AI, 生成式人工智能, 搜索引擎, AI, 硅谷, 初创公司
来源：Google Gemini
3 个月前
Alice AI：俄罗斯搜索引擎Yandex推出的人工智能助手 从日常任务到城市生活，Yandex的Alice AI正在重新定义人与机器的互动方式。 在2025年10月28日的“Alice，what‘s new？”大会上，俄罗斯科技巨头Yandex推出了全新升级的Alice AI——一个强大的通用神经网络，能够帮助用户在聊天中解决几乎任何任务。 这项技术代表了过去几十年聊天机器人从简单模式匹配到智能交互的演进历程。Alice AI不同于传统的规则驱动聊天机器人，它基于最先进的生成模型，不仅能理解复杂请求，还能主动协助用户完成从信息查询到实际行动的全流程任务。 01 从ELIZA到Alice AI，技术革命的演进历程 聊天机器人的发展始于20世纪60年代，当时麻省理工学院教授魏岑鲍姆发明了世界上第一个聊天机器人ELIZA，它通过模式匹配和替换方法来模拟对话。 受到ELIZA的启发，理查德·华莱士博士在1995年开发了ALICE系统（Artificial Linguistic Internet Computer Entity）。 ALICE采用启发式模式匹配的对话策略，并支持基于人工智能标记语言（AIML）的规则定义。 这一系统在人工智能领域获得了高度认可，在2000年、2001年和2004年三次获得洛伯纳奖（Loebner Prize）。 然而，传统的ALICE系统仍然依赖于预设的模板和规则，需要大量人力进行设计和制定。 Yandex的Alice AI则代表了技术演进的新阶段，它不再局限于规则驱动，而是基于大规模训练的神经网络，具备真正的理解和生成能力。 02 多模态架构，Alice AI的技术内核 Alice AI由三个核心模型共同驱动，构成了其多功能的技术基础。 Alice AI LLM负责处理语言相关的任务，包括回答问题、生成文本和逻辑推理。 Alice AI ART专注于视觉内容生成，能够根据文本描述创建图像和视频内容。 Alice AI VLM作为视觉语言模型，专精于图像分析、理解和与图像相关的任务解决。 这一模型家族将继续扩展，例如图像编辑模型即将推出。 Alice AI支持多种交互方式，包括文本输入、语音对话和实时摄像头交互。 用户可以通过手机摄像头获取实时视觉分析，使Alice AI能够成为识别物体、解释场景的随身助手。 03 四大应用场景，从聊天到实际行动 Alice AI的能力体现在多个实际应用场景中，使其成为用户日常生活的有用伙伴。 智能对话与文件处理：Alice AI可以处理各种类型的文件（DOC、DOCX、PDF、TXT），从中提取关键信息并生成清晰的报告。 它能够进行复杂问题的推理分析，提供深思熟虑的结论而不仅仅是快速回答。 视觉识别与创作：通过图像识别技术，Alice AI可以读取照片中的文本（如收据），识别物体，并提供即时视觉数据分析。 用户也可以请求生成图像或动画照片，用于社交媒体内容、标志设计或生日卡片制作。 浏览器集成与网页交互：Alice AI将很快深度集成到Yandex Browser中，能够利用活动标签页中的信息（无论是文本文档还是视频）来回答问题。 例如，用户可以直接询问一个500页的PDF报告中是否包含6月的销售数据，或者询问关于黑洞视频中讲师提到的内容。 城市服务与AI代理：Alice AI即将帮助城市居民预订出租车、安排送货、订购食物或杂货。 当用户提出请求时，AI代理会分析需求，确定能够处理任务的服务，并连接相应的代理——出租车、食品、 Lavka或送货。 04 “我的记忆”，前瞻性功能重新定义个人助手 Alice AI即将推出的“我的记忆”（My Memory）功能，将更进一步改变用户与AI的互动方式。 这一功能让Alice AI能够将用户随意思考的想法和想法转化为待办事项列表、购物清单、笔记和提醒，所有这些都直接呈现在聊天界面中。 用户可以在行动中向Alice AI口述任务，它会记住所有内容，进行组织，并在适当时机提醒重要事项。 Yandex还宣布了搭载Alice AI的可穿戴AI设备，使用户无需智能手机即可随时记录想法和想法。 这些设备将专注于“我的记忆”服务，让用户能够随时随地通过语音与Alice AI交互。 05 对比传统聊天机器人，Alice AI的突破 与传统聊天机器人相比，Alice AI在多个方面实现了技术突破。 传统聊天机器人如ALICE主要依赖于启发式模式匹配和AIML规则，需要大量人工编写的模板。 而Alice AI基于大规模训练的神经网络，能够理解更复杂的查询并生成更自然的回应。 传统系统多数仅限于文本对话，而Alice AI提供多模态交互，包括文本、图像、视频和语音。 最显著的进步在于，传统聊天机器人主要用于信息查询或简单任务，而Alice AI能够通过AI代理执行端到端的实际任务，从信息收集到最终结果。 从简单的模式匹配到复杂的多模态交互，从回答问题到执行任务——Alice AI代表了聊天机器人技术的又一次飞跃。 随着AI代理和“我的记忆”功能的推出，Alice AI正逐步从一个对话工具演变为一个能够理解、预测并满足用户需求的真正个人助手。 技术专家指出，未来的聊天机器人将不再局限于回答问题的角色，而是成为人类与数字设备交互的重要桥梁。 Alice AI正是这一趋势的领先代表，它正在重新定义我们与技术共存的方式。
10 个月前
Ali Kashani 是 Serve Robotics 的联合创始人兼首席执行官，自 2021 年 1 月公司成立以来一直担任这一职务。在创立 Serve Robotics 之前，Kashani 曾担任 Postmates 的副总裁，并联合创立了智能家居技术公司 Neurio Technology（后被 Generac Power Systems 收购）。他拥有计算机工程学士学位和机器人学博士学位，并拥有 15 项已授权或正在申请的专利。 业务增长与财务表现 在 Kashani 的领导下，Serve Robotics 实现了显著增长，2024 年收入达到 180 万美元，同比增长 700%。然而，公司仍处于扩张阶段，2024 年 GAAP 净亏损为 3920 万美元。该公司专注于开发低排放自动驾驶送货机器人，主要服务于美国公共空间的食品配送。 战略合作与市场扩展 Kashani 强调了与行业巨头的关键合作： Magna International：独家合同制造协议，支持机器人规模化生产。 Uber Technologies：配送服务合作，Uber 还持有价值约 7150 万美元的 Serve Robotics 股份。 NVIDIA：技术合作，增强机器人人工智能能力。 公司计划 2025 年将机器人车队扩展至 2000 台，并进军达拉斯和亚特兰大等新市场。 技术与创新 Serve Robotics 已推出第三代送货机器人，重点提升： 配送效率与安全性 降低制造成本 人工智能驱动的自主性增强 挑战与未来展望 Kashani 讨论了公司在扩展至迈阿密等新市场时面临的挑战，包括： 本地法规适应 餐厅合作伙伴的工作流程整合 最后一英里配送的优化 他认为，机器人技术在各个领域具有无限潜力，而 Serve Robotics 正处于这一变革的前沿。 （图片来源：Serve Robotics 官网）
10 个月前
Reflex Robotics 是一家专注于开发低成本、高可靠性通用人形机器人的美国初创公司，总部位于纽约布鲁克林。该公司致力于通过自动化技术解决重复性劳动问题，其机器人主要应用于仓储物流、物料搬运等领域。 以下将从其公司基本信息、技术产品特点、商业模式、发展规划等维度展开介绍： 基本信息 成立时间与地点：由美国MIT毕业生于2014年创立，他们曾在 Telsa、Boston Dynamics 和 Amazon 拥有硬件经验，在纽约和旧金山设有办事处。 团队规模：较小，仅约5人。 融资情况：已完成由Khosla Ventures领投的700万美元种子轮融资。 技术与产品特点 硬件设计：采用轮式底盘与动态躯干的组合结构，底座配备四轮驱动系统，最高时速30公里，转向半径接近零；躯干通过液压升降机构可上下调节50厘米，配合三自由度机械臂，作业空间从地面到2米。 感知系统：头部搭载多模态传感器阵列，包括双目立体视觉摄像头、激光雷达和触觉传感器，动态避障算法可在50毫秒内重新规划路线，货物分拣效率达到人工的1.8倍，错误率降低至0.03%以下。 控制模式：采用“人在回路中”的混合控制模式，操作员通过VR设备远程监控多台机器人，还可通过“众包学习”机制记录操作者示范动作数据并上传至云端知识库，供其他机器人学习，三个月内自主作业率从38%提升至67%。 应用领域 仓储物流：能在仓库中进行货物挑拣、运输、码垛等工作，在GXO物流中心，每天可完成2000箱货物的码垛作业，每层堆叠误差小于2毫米。 工业生产：可执行精密装配任务，如将直径0.5毫米的轴承准确嵌入电机转子，重复定位精度达到±5微米，也可在木工车间完成木板切割、砂光、喷涂等全流程作业。 商业模式 机器人即服务（RaaS）：企业无需购买设备，只需支付每月1500美元的服务费，即可获得包括维护、升级、保险在内的全套解决方案。 供应链布局：依托麻省理工学院的制造创新中心，将原型到量产周期压缩至90天，自主设计的柔性生产线日产能达50台，并在15个国家设立快速响应中心。 发展规划 提升自主性：计划在未来逐步实现更高的自主性，2026年人机监管比例从1:1优化至1:4。 技术升级：硬件层面引入液态金属关节提升机械臂柔顺性；软件层面训练多模态大模型，实现自然语言指令到动作的端到端转换。 （图片来源：therobotreport.com）
11 个月前
埃隆·马斯克领导的美国政府效率部（DOGE）正在开发一款名为 AutoRIF（Automated Reduction in Force）的自动裁员软件，旨在帮助美国政府大规模“精简”工作人员。 AutoRIF 最初由美国国防部在二十多年前开发，已多次更新，并被多个机构用于加速裁员进程。目前，DOGE 的工程师，包括前特斯拉工程师 Riccardo Biasini，正在对 AutoRIF 的代码进行编辑。传统上，裁员由人力资源官员手动处理，首先针对试用期员工。然而，随着新软件和人工智能的使用，政府员工担心未来可能会更大规模、更快速地进行裁员。 最近，美国人事管理办公室（OPM）向政府工作人员发送电子邮件，要求他们列出每周的工作成果，这些信息据称将被输入大型语言模型（LLM）以评估员工的必要性。一些机构，如联邦调查局（FBI），建议员工不要回复这些电子邮件。目前尚不清楚 DOGE 对 AutoRIF 的具体改动内容。 此外，DOGE 的一系列举措显示，第二轮大规模裁员可能更加迅猛。 然而，值得注意的是，政府效率部的举措可能触及根深蒂固的既得利益政治势力，在美国政治极化和两党矛盾激化的背景下，马斯克作为部门领导人可能面临挑战。 总而言之，DOGE 正在推进 AutoRIF 软件的开发，以实现政府裁员的自动化和高效化，但这一过程也引发了对法律、隐私和道德方面的担忧。 （资讯来源：wired.com）
1 年前
2024年12月18日，AI数据分析平台Databricks宣布启动J轮融资，目标为100亿美元，目前已完成86亿美元.。 此轮融资由Thrive Capital领投，Andreessen Horowitz、DST Global、GIC、Insight Partners和WCM Investment Management等联合领投，安大略省教师退休基金、ICONIQ Growth、MGX、Sands Capital以及Wellington Management等也参与其中.。融资后Databricks估值达620亿美元，成为全球最具价值的私营公司之一。 Databricks表示，这笔融资的用途主要有以下几个方面：一是为现任和前任员工提供流动性；二是进行战略收购，加速公司成长，如该公司在2023年6月收购MosaicML等，以加强在Data+AI布局；三是拓展海外市场，强化全球竞争力；四是开发更多AI产品，吸引顶尖人才。 另外，Databricks预计在截至2025年1月31日的季度内将首次实现正自由现金流，并达到30亿美元的年化收入。 其首席执行官Ali Ghodsi曾表示，公司IPO最早可能在2025年年中进行。
1 年前
数据+AI的公司。
1 年前
Fal.ai通过为生成模型提供最快的推理，使开发人员能够创建响应式、沉浸式且经济高效的体验。
1 年前
英伟达在AI和计算领域的多项创新应用与解决方案，涵盖了从数字人类构建、生成式AI集成、到药物发现模拟等多个方面。
Minimax（海螺AI）已由大模型名Minimax替换原海螺AI。现海螺AI为Minimax视频生成产品名。
海螺AI