Perplexity 用 Decider 修复 Agent 安全缺陷
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Perplexity 用 Decider 修复 Agent 安全缺陷
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AI 综述
Perplexity 工程师使用 Decider 模型扫描内部 Agent 会话，在一天内跨 7000 个会话读取 10 亿 tokens，发现安全规则缺陷并产出 14 项修复。Decider 团队称，安全是该决策模型重点推进的能力，相关两个模型均以 Apache 协议开源，并计划于 11 月 19 日前在 OpenRouter 免费提供。
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最新进展11月13日 11:28
Perplexity 用 Decider 一天扫描 1B tokens 修复 14 处 Agent 安全漏洞报道时间线
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11月13日
- AGI HuntPerplexity 用 Decider 一天扫描 1B tokens 修复 14 处 Agent 安全漏洞
Perplexity 工程师用 Decider 模型开展内部安全实践，一天内跨 7000 个 Agent 会话读取 1B tokens，发现安全规则缺陷并产出 14 项修复。Decider 团队称安全是该决策模型重点推进的能力，相关模型采用 Apache 协议开源，并在 11 月 19 日前于 OpenRouter 免费提供。
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- 可比范围当前
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