Aravind Srinivas(@AravSrinivas)
Perplexity Computer 推出本地模型与云端混合推理功能
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TL;DR · AI 摘要
Perplexity Computer 将推出本地模型与云端前沿模型混合推理功能，提升隐私保护、能耗效率并优化任务分配，预计 soon 推出。
核心要点
- 本地模型运行于用户硬件，确保数据隐私。
- 混合推理模式可优化每瓦特的 token 效率。
- 必要时可访问服务器端 GPU 上的前沿模型。
结构提纲
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- Perplexity Computer 混合推理
- 本地模型
- 运行于用户硬件
- 保障数据隐私
- 云端模型
- 前沿模型
- 服务器 GPU
- 混合推理
- 任务动态分配
- 优化 token 效率
- 目标平台
- Windows 笔记本电脑
金句 / Highlights
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本地模型运行于用户硬件，确保数据隐私。
混合推理模式可优化每瓦特的 token 效率。
必要时可访问服务器端 GPU 上的前沿模型。
即将登陆 Windows 笔记本电脑。
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打开原文我们正在将可以在您的个人硬件上运行的本地模型引入 Perplexity Computer。这将利用本地硬件，同时为您提供隐私保护、每瓦特的 token 效率，以及在必要时访问服务器端 GPU 上的前沿模型。即将登陆 Windows 笔记本电脑。敬请期待。
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Perplexity
@perplexity_ai
4h
今天，我们宣布混合代理推理即将登陆 Perplexity Computer。Computer 可以将任务拆分为在您的机器上运行的本地模型和云端的前沿模型。这将确保私有数据保留在您的设备上，并最大化 token 效率。即将推出。
