Perplexity、AIエージェント向け記憶システム「Brain」発表 Markdown Wikiで長期記憶を構造化
PerplexityはAIエージェント「Computer」向けの記憶システム「Brain」を発表した。数カ月にわたる作業履歴をMarkdown形式のWikiやファイルシステムとして三層構造で蓄積し、引用リンクから元のログを検証できる。バックグラウンドで動作する自律エージェントが定期的に知識を整理・更新するため、文脈を失わずに長期のタスクに対応できる。
Brain
Perplexity、「Spaces」を「Projects」に刷新 永続ファイルと学習メモリ導入
Perplexity は協調作業機能「Spaces」を「Projects」へと刷新した。プロジェクトごとに階層型の永続ファイルシステムと自律学習メモリ「Brain」を備え、人間と AI が同一ファイルを共同編集できる。タスク間の文脈を自動保持するほか、400 以上の外部ツールと連携可能で、既存 Spaces は自動移行される。
Perplexity、Computerに自己改善メモリ「Brain」とWeb公開機能を追加
PerplexityはComputerに自己改善型メモリシステム「Brain」を導入しました。過去のセッションを横断したコンテキストグラフを構築し、回答精度を25%向上させコストを13%削減します。さらにClaude Fable 5によるタスク編成やタスク途中のモデル切替、pplx.appへのWebサイト即時公開にも対応しました。
Meta、非侵入型で脳信号からタイピング解読する「Brain2Qwerty v2」公開
Metaは開頭手術を伴わずに脳活動からリアルタイムに文章を解読するAIモデル「Brain2Qwerty v2」を発表し、学習コードをオープンソース化した。着用型MEG装置の信号を直接深層学習で処理し、単語精度61%（最高78%）を達成。非侵入型でありながら侵入型手術に迫る解読性能を示した。
Perplexity、エージェント向け自己改善型メモリ「Brain」を発表：夜間に業務を復習し精度向上
PerplexityはComputerエージェント向け自己改善メモリ「Brain」を発表した。従来のユーザー設定保存とは異なり、作業の成否を記録して夜間にナレッジを更新する。既出タスクの正答率が25%向上し、コストも13%削減された。Max会員向けに提供中。