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Perplexity sonar-pro
Perplexity sonar-pro
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研究发现：大型语言模型在 25.8% 的回复中会点名个人 · arXiv cs.IR
一项发表在 arXiv 上的新研究调查了大型语言模型如何在回复中点名个体专业人士，发现模型在 25.8% 的查询中点名了个人。这项研究使用了包括 GPT-5.6 Sol 和 Gemini 3.6 Flash 在内的四种模型的 2,400 次接地 API 调用，揭示了模型和类别之间存在显著差异，房地产和汽车经销商的命名率更高。有趣的是，预测命名的是引用的类型而非引用量，并且英文提示比本地语言提示导致更多的个人提及。
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研究发现：LLM依赖维基百科等第三方网站获取品牌信息 · 追踪4个来源
一项新研究表明，大型语言模型（LLM）主要依赖维基百科和YouTube等第三方来源来生成品牌信息。研究表明，维基百科是大多数语言中最常被引用的领域，而YouTube等特定市场来源在波兰品牌方面占主导地位。此外，用于查询LLM的语言会显著影响品牌声誉感知，英语查询可能会低估本土品牌，并在某些语系中显示出更负面的情绪。
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Gosset AI平台在药物发现方面表现优于前沿LLM
一个名为Gosset的新AI平台在药物资产发现方面表现出优于领先的大型语言模型的性能。Gosset利用精选的药物资产注释，每个查询返回的已验证药物数量是包括Claude Opus 4.7和GPT 5.5在内的最佳前沿系统的3.2倍。研究表明，将精选索引作为前沿模型的工具可以显著提高它们在药物发现等专业领域的召回率和精确度。