Perplexity的网站进不去

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。

技术，可以更好地理解和回答用户的自然语言查询。 优势 理解能力强：Perplexity的LLM模型能够深入理解查询的语义，而不仅仅是匹配关键词，从而提供更准确和相关的结果。 生成式回答：它可以生成通顺的自然语言回答，而不是简单返回网页链接和片段。这使得结果更易于理解和使用。 个性化和上下文感知：Perplexity可以根据用户的历史查询和偏好来个性化结果，提供更加贴合需求的答复。 劣势 训练成本高：训练大型LLM模型需要大量的计算资源和高质量的训练数据，成本可能较高。 可解释性差：LLM的工作原理较为黑箱，很难解释为什么会给出某个结果，缺乏透明度。 潜在的偏差和不当内容：由于训练数据的局限性，LLM可能会产生偏见或不当内容。 独特之处 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。它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"。 总的来说，Perplexity凭借LLM的强大语义理解能力，为搜索引擎带来了新的可能性，但也面临着一些技术和伦理挑战。

以下是根据您提供的资料进行的汇总评述： 一、收集资料的情况 1. 来源情况：资料来源于陶力文律师的相关论述、关于 AI 音乐的论文、质朴发言的研究报告等。 2. 数量情况：共收集到 3 份相关资料。 二、资料分类及专家观点 1. 关于律师如何写好提示词用好 AI 观点：强调结构化内容组织、规定概述内容解读结语结构、案例和挑战结合、结合法规和实际操作、使用商业术语等。 结论：通过多种方式提升文章的专业性和针对性。 思路：从标题、文章结构等方面进行规划。 方案：按照特定的结构和要求进行写作。 2. 基于频谱图的音乐录音中自动调谐人声检测 观点：聚焦音乐中人声音高的自动调音检测，提出数据驱动的检测方法。 结论：所提方法在检测上表现出较高的精确度和准确率。 思路：包括音频预处理、特征提取和分类等步骤。 方案：创建新数据集，进行全面评估。 3. 文生图/文生视频技术发展路径与应用场景 观点：从横向和纵向梳理文生图技术发展脉络，分析主流路径和模型核心原理。 结论：揭示技术的优势、局限性和未来发展方向。 思路：探讨技术在实际应用中的潜力和挑战。 方案：预测未来发展趋势，提供全面深入的视角。 三、综合性评述 当前在这些领域的研究取得了一定的进展，如在音乐自动调音检测方面提出了新的方法和数据集，在文生图/文生视频技术方面梳理了发展路径和应用场景。 优点在于研究具有创新性和实用性，为相关领域的发展提供了有价值的参考。但也存在一些不足，如音乐检测研究中缺乏专业自动调音样本，部分技术在实际应用中可能面临一些挑战。 未来发展方面，有望在数据样本的丰富性、技术的优化和多模态整合等方面取得进一步突破，拓展更多的应用场景。

以下为一些优秀的数据集网站及相关数据集介绍： 文本分类： ，更新日期为 43040，暂时不能下载，已经联系作者，等待反馈。 ，更新日期 43160。 ，更新日期 43160。 ，更新日期 43160。 ，更新日期 43160。 QA： ，更新日期 43721，由微软研究院提供。 ，更新日期未知，由斯坦福提供。 ，更新日期未知，由 Facebook 提供。 文本匹配： ，更新日期 43412，来源为寻药寻医网和国防科技大学信息系统及管理学院。 ，更新日期 42999，由唐善成、白云悦、马付玉及西安科技大学提供。

以下是一些在写文章方面表现较好的 AI 网站和工具： 1. 对于文章排版： Grammarly：不仅是语法和拼写检查工具，还提供排版功能，可改进文档风格和流畅性。 QuillBot：AI 驱动的写作和排版工具，能改进文本清晰度和流畅性。 Latex：常用于学术论文排版，使用标记语言描述格式，有许多 AI 辅助的编辑器和插件。 PandaDoc：文档自动化平台，使用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成，适合商业和技术文档。 Wordtune：AI 写作助手，可重新表述和改进文本。 Overleaf：在线 Latex 编辑器，提供丰富模板和协作工具，适合学术写作和排版。 选择合适的工具取决于具体需求，如文档类型、出版标准和个人偏好。学术论文常选 Latex 和 Overleaf，一般文章和商业文档可选 Grammarly 和 PandaDoc 等。 2. 辅助写邮件的 AI 工具： Grammarly：提供语法检查、拼写纠正、风格建议和语气调整等功能，易于使用，支持多平台和多种语言。 Hemingway Editor：简化句子结构，提高可读性，标记复杂句和冗长句，界面简洁。 ProWritingAid：全面的语法和风格检查，提供详细写作报告和建议，功能强大，支持多平台和集成。 Writesonic：基于 AI 生成各种类型文本，包括电子邮件，生成速度快。 Lavender：专注邮件写作优化，提供个性化建议和模板，帮助提高邮件打开率和回复率。 3. 利用 AI 打造爆款公众号文章： 关键在于提供清晰且具有指导性的提示词（prompt）。好的提示词能让 AI 更准确理解需求并生成符合预期的内容。如“请根据我们收集的关于 OpenAI 回应马斯克言论的资讯，创作一篇既深入又易于理解的科技资讯文章。文章应该有一个吸引人的标题，开头部分要概述事件的背景和重要性，主体部分详细分析 OpenAI 的回应内容及其可能产生的影响，结尾处提出一些引人深思的问题或观点。”这样的提示词能为 AI 提供明确指导和设定文章基本结构、内容要求。最终产出的内容可能需要微调以符合预期和公众号风格。

以下是一些和 Midjourney 类似的网站： 1. Stable Diffusion：是一种可根据文本生成图像的人工智能程序。 2. DALL·E2：能够根据输入的描述生成逼真的图像。 Midjourney 是一个由同名研究实验室开发的人工智能程序，可根据文本生成图像，于 2022 年 7 月 12 日进入公开测试阶段，用户可透过 Discord 的机器人指令进行操作创作图像作品。通过 Discord 的社区属性，它具有更轻量的产品形态、更简单的生图方式，且图片质量很高。MJ 具备更简单的交互，更直观的生成、放大、保留、分享功能，如果愿意购买更高级的服务，甚至可以享受更快速、更强大的增值服务。 Midjourney 官网现已向生成 100 张以上图片的用户开放了使用权限，登录 MJ 官网，左侧为各种页面入口，顶部是生成入口（prompt 框）和搜索框。在社区作品、创作（Create）以及组织（Organize）页面中，可随时使用 prompt 框和搜索框，方便查找参考和进行创作，无需频繁切换页面。还可以通过点击 prompt 框最右侧的图标来设置常用参数的默认值，包括画面比例和个性化模型开关。在官网上使用图片参考也变得简单直观，只需要点击 prompt 框最左侧的图片按钮，或直接拖入图片即可，并且官网会记录所有使用过的图片，方便调用或删除。当鼠标悬停在图片上时，会看到 3 个小图标，从左到右分别是角色参考、风格参考、整图参考，点击相应的图标即可，如需多种参考逻辑可按住 shift 键点选多个图标。创作页面最大亮点是 prompt 的复用，可以直接点击画面描述或复制描述词到 prompt 框中，也可以直接点击下方横列菜单里的按钮，将包括参考图在内的完整 prompt 替换当前的 prompt。点击图片则会进入单图调整模式，在 discord 中常用的操作指令都被集中在了右下角的按键中，并且上线了全新的 Editor 编辑器功能。 另外，MJ 官网更新了，刷图超过 1000 张的就可以用 alpha 版本了。可以不用在 discord 服务器生图了，官网操作更方便，很多参数直接可以控制。前几天还是需要 10000 张才可以，门槛降低了，过两天估计可以全量开放了。在官网上可以看各种排行榜和厉害的作品，右键也新增了很多功能，不错的作品也容易被发现，还有提示词可以直接复制。

完全不会编程的人在一定程度上可以借助 AI 来开发网站和 app，但存在一定的限制。 从去年三月 GPT4 发布会的手绘草图直接生成网站的 demo 开始，人们对非编程人员开发应用充满期待。然而，现实情况是，真正的应用往往有复杂的特殊需求，代码量也可能超出 AI 单次处理能力，AI 无法直接完成。比如，纯小白使用 cursor 创建起始文件后，可能会不知从何下手。 但也有一些积极的情况，没有任何编码能力的人独自创建的应用程序或网站有迅速走红的可能。对于纯小白，如果需求复杂无法一次性直出，需要在 AI 的帮助下一步一步来，并在这个过程中学习一些编程知识。 在深入学习 AI 时，即使不会编程，也可以通过一些教程，如 20 分钟上手 Python + AI，来逐渐掌握相关技能。Python 拥有丰富的标准库，还可以通过工具和平台获取更多资源。OpenAI 提供了 ChatGPT 这种开箱即用的服务，也有通过代码调用的 OpenAI API 来完成更多自动化任务。

对于零基础学习 AI，您可以先从以下几个方面入手： 1. 了解 AI 基本概念： 建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能是什么，其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，这些文章通常会介绍 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，您将找到一系列为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，您可以按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛（比如图像、音乐、视频等），您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 建议您一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。通过与这些 AI 产品的对话，您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发您对 AI 潜力的认识。 至于是否需要报名学习还是先从免费网站开始，这取决于您的个人情况和学习习惯。如果您希望有系统的指导和监督，并且经济条件允许，报名学习可能更适合您。但如果您想先初步了解和尝试，从免费网站开始也是一个不错的选择。