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困惑度 Perplexity 是衡量语言模型好坏的指标，为了更好地理解其意义，首先有必要回顾熵的概念。根据信息论与编码的知识，我们知道熵代表着根据信息的概率分布对其编码所需要的最短平均编码长度。 Entropy 假设离散随机变量 X X 概率分布为 P (x 1) = 1 P (x 2) = 0

Perplexity 指控亚马逊借法律威胁打压 Comet 浏览器，实际情况如何？ Perplexity AI指责亚马逊因Comet浏览器进行法律威胁，称其存在霸凌行为周二，Perplexity AI指责亚马逊“霸凌”其用户。此前，这… 显示全部关注者 1 被浏览

Perplexity在AI圈子炸锅了！史上最大“羊毛”来了，Perplexity Pro会员免费送，还免费开放了价值200美金月订阅的Comet AI浏览器，直接和OpenAI竞争！最近，全球最强AI搜索平台Perplexity罕见放大招：仅需下载安装全新的Comet AI浏览器，注册并登录后就能免！费！先说说Perplexity Pro能干什么。它是目前最好用的AI搜索引擎，没有之一。你问它问题，它不仅给答案，还会标注来源。 Pro版本更狠：GPT-4、Claude、DeepSeek、Grok随便切换。写代码用Claude，查资料用GPT，中文问题扔给DeepSeek。连看病都可以用它的学术搜索功能反复确认治疗方案。更重要的是，就在这. For example, lower perplexity indicates a better language model in general cases The questions are (1) what exactly are we measuring when we calculate the codebook perplexity in vq models

(2) why would we want to have large codebook perplexity What is the ideal perplexity for vq models