复旦大学与上海浦东密码学研究院团队发布论文，研究10个AI搜索平台（ChatGPT、Perplexity、豆包、DeepSeek等）的引用行为。研究发现：不同平台信源选择偏好明显，头部20个域名可占引用70%以上；80%平台引用了人为发布的虚构概念；发布渠道的选择比内容数量更重要，1篇高偏好平台文章效果可超过20篇低偏好平台文章；14美元即可购买GEO服务使内容被AI引用。作者总结：AI搜索的权力在于决定哪些信息有资格成为答案，GEO应面向不同平台建立独立信源画像，目标是让AI正确理解品牌。
本期早报围绕智能体（Agent）实践展开三篇精讲：一是 Parallel 创始人、前 Twitter CEO Parag Agrawal 谈智能体搜索基础设施、检索与模型计算的协调成本、内容补偿机制与事件驱动的监测入口；二是 Erina Karati 以 Supercell 游戏智能体为例，阐述长时程智能体需要通过可控场景、完整轨迹记录与多维评分进行自动化实验，而非仅靠提示词；三是 Roland Gavrilescu 提出把工作、验证与反馈循环视为产品本身，通过可版本化的智能体 recipe 实现持续迭代。速览部分涵盖 Claude 计算物理振幅、Skydio 多机自主飞行、Perplexity 自研数据库、GEPA 反思优化、GPU 自动化研究等内容。
文章介绍如何在 ChatGPT、Perplexity、Google AI Overviews 等 AI 搜索引擎中监控品牌可见性。作者提出六步方法：从 Ahrefs 或 Search Console 挑选 15-20 个核心页面生成追踪提示词；将关键词转化为带约束条件的自然语言提问并去除自身品牌名；手动记录是否被提及、排名位置及引用来源；说明手动检查不可持续的四个原因，引出自动化工具 Promptrack；解释可见性、平均位置、声量份额、情感四个核心指标；最后通过覆盖缺失问题、进入被引用域名、允许 AI 爬虫抓取来提升 AI 答案中的品牌可见性。
本文介绍如何用 Perplexity 做产品调研和行业研究的完整工作流，共五步：一、把大问题拆解为可验证的问题清单；二、用 Research 模式做宽搜，明确来源优先级；三、逐条核验引用来源，分为 A/B/C 三档；四、针对证据缺口做定向追问与反证；五、把结果按决策顺序改造成可交付报告，附来源表。文章还指出该流程的边界与五项验收标准，强调 Perplexity 的价值在于把“我觉得”改造成可追踪、可反驳的证据链。
本文整理了 AI Agent 开发中联网搜索的主流方案。作者将方案分为国内直连（如 Bing、Metaso）、AI 原生（如 Perplexity、Exa）、高额度开发者友好（如 Brave、Tavily）及开源自托管（SearXNG）四类，并结合体验给出了针对快速落地、追求质量、低成本及数据合规等不同场景的选型建议。
文章介绍了如何利用 AI 进行生活自动化的三步框架：首先是记录日常任务清单，识别可被部分自动化的环节；其次是选择高杠杆任务进行方案设计，避免过度复杂化；最后是推荐使用 Perplexity Computer 或 Manus 等代理工具来执行工作流。
文章详细介绍了作者利用 AI 工具（如 Rork Max 和 Perplexity Computer）每月构建并发布 2 款移动应用的完整系统。作者认为 B2C 移动应用在 2026 年是被低估的机会，相比 SaaS 更不易被巨头通过功能更新摧毁。其工作流包括利用 AI 进行市场调研、锁定设计系统以避免视觉割裂、制定 UI 开发计划确保通过审核，以及通过任务拆分构建后端，实现了低成本、低风险的快速产品迭代与验证。
文章是一份关于 Perplexity Computer 的完整教程。它不仅是一个聊天机器人，而是一个能够连接多种工具（Gmail, Slack, GitHub 等）、自动分解任务并自主执行的智能代理。作者详细介绍了如何设置 Computer、利用其多模型编排能力（结合 Claude, GPT, Gemini 等）进行工作自动化，以及如何理解其信用系统和连接器功能。
本文是一份关于利用 Mac mini 搭建无头服务器的终极指南，特别针对运行 AI Agent（如 OpenClaw、Hermes、Perplexity）进行了优化。文章详细介绍了 Mac mini 在尺寸、功耗（特别是 M4 芯片）及 macOS 深度集成方面的优势。内容涵盖了初始设置中的 FileVault 与自动登录处理、防睡眠配置、是否需要虚拟显示器的解答，以及如何通过 Astropad Workbench 等工具实现高质量、低延迟的远程访问，旨在打造一个稳定、静音的 7x24 小时 AI 工作站。
