主要观点总结
本文深度体验了Perplexity Labs这一AI研究助手的功能，从搜集资料到编写代码、数据分析及报告生成，全程使用Perplexity Labs完成。文章对比了Perplexity Labs与之前的Deep Research功能，并对其幻觉控制方面的进步表示肯定。同时，文章也指出了AI Agent的潜力与局限性，鼓励读者分享自己的看法和实践结果。
关键观点总结
关键观点1: Perplexity Labs功能介绍
Perplexity Labs作为AI研究助手，能够完成从搜集资料到编写代码、数据分析及报告生成等任务，表现出强大的辅助研究能力。
关键观点2: Perplexity Labs与Deep Research对比
相比之前的Deep Research功能，Perplexity Labs在幻觉控制方面有了明显的进步，更加可靠。
关键观点3: Perplexity Labs的使用体验
作者使用Perplexity Labs完成了一项大语言模型研究调研，并对其使用感受进行了描述，包括搜索来源丰富、导出形式多样等优点。
关键观点4: 事实核查结果
作者对Perplexity Labs生成的结果进行了事实核查，发现大部分内容准确，但存在部分引用格式和可访问性问题。
关键观点5: AI Agent的潜力与局限性
AI Agent如Perplexity Labs在辅助研究方面展现出巨大潜力，但仍不能完全替代人工调研，更深层次的分析判断需要人类的智慧参与。
文章预览
缘起 我有段时间没用 Perplexity 了。你知道，我从 2023 年就推荐过 这个工具，还在另一篇关于 文献综述 AI 应用对比 的文章里详细介绍过它的学术搜索能力。那时候，它曾经是我最喜欢的搜索工具。 回想起来，当时的 ChatGPT 还存在一些明显问题，比如无法联网获取实时信息。而 Perplexity 可以联网查询真实资料，这点极其重要。尽管它可能不如 ChatGPT 那样想象力丰富、灵动，但在汇总专业资料、提供真实数据支撑方面，它确实更胜一筹。 那时候我特别推崇它的学术搜索功能。在对话框中选择「academic」选项后，你可以询问最近关于某个研究主题的文献，它会给出包含多篇相关论文的结果，这些文献大多来源于 NIH、Semantic Scholar、arXiv 等专业学术网站。更重要的是，当你问「想学习某个主题应该如何入门」时，它不会直接推荐课程，而是先询
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