Perplexity AI

BrowseSafe: Understanding and Preventing Prompt Injection Within AI Browser Agents

BrowseSafe: 理解和防止AI浏览器代理中的提示注入

Kaiyuan Zhang, Mark Tenenholtz, Kyle Polley, Jerry Ma, Denis Yarats, Ninghui Li

机构 * Purdue University（普渡大学） ； Perplexity AI 纠错

AI总结 BrowseSafe通过构建现实场景下的提示注入攻击基准，提出多层次防御策略，旨在提升AI浏览器代理的安全性。

Comments COLM 2026

How AI Agents Reshape Knowledge Work: Autonomy, Efficiency, and Scope

AI代理如何重塑知识工作：自主性、效率与范围

Jeremy Yang, Kate Zyskowski, Noah Yonack, Jerry Ma

机构 * Harvard Business School（哈佛商学院） ； Perplexity AI 纠错

AI总结 基于Perplexity产品数据，研究发现AI代理通过端到端任务执行，将自主工作时间从33秒提升至26分钟，完成时间缩短87%，成本降低94%，并扩展了工作范围与认知层次。

Multi-Turn Evaluation of Deep Research Agents Under Process-Level Feedback

深度研究智能体在过程级反馈下的多轮评估

Rishabh Sabharwal, Hongru Wang, Amos Storkey, Jeff Z. Pan

机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； OpenAI ； Perplexity AI ； LangChain AI 纠错

AI总结 针对深度研究智能体（DRA）在单轮输出评估的不足，提出研究缺口推断（RGI）方法提供过程级反馈，发现单轮过程反馈可提升8-15分，但多轮改进因回归问题难以持续。

Comments Published as a workshop paper at SCALE - ICML 2026 (Oral)