Mensagem do Gate News, 23 de abril — A equipa de investigação da Perplexity publicou um artigo técnico que detalha a sua metodologia de pós-treinamento para agentes de pesquisa na web. A abordagem utiliza dois modelos Qwen3.5 de código aberto (Qwen3.5-122B-A10B e Qwen3.5-397B-A17B) e recorre a um pipeline em duas etapas: fine-tuning supervisionado (SFT) para estabelecer obediência a instruções e consistência linguística, seguido de aprendizagem por reforço online (RL) para otimizar a precisão da pesquisa e a eficiência no uso de ferramentas.
A fase de RL utiliza o algoritmo GRPO com duas fontes de dados: um conjunto de dados proprietário de perguntas e respostas verificáveis multi-hop construído a partir de queries iniciais internas que exigem 2–4 hops de raciocínio com verificação por múltiplos solucionadores, e dados conversacionais gerais baseados em rubricas que convertem requisitos de implementação em condições atómicas objetivamente verificáveis para evitar a degradação do comportamento do SFT.
O desenho de recompensas emprega agregação com gating — as pontuações de preferência só contribuem quando a correcção de base é alcançada (correspondência pergunta-resposta ou quando todos os critérios da rubrica são satisfeitos), impedindo que sinais de preferência elevados mascarem erros factuais. As penalizações de eficiência utilizam ancoragem dentro do grupo, aplicando penalizações suaves às chamadas de ferramentas e ao comprimento da geração que excede a base de respostas correctas no mesmo grupo.
A avaliação mostra que o Qwen3.5-397B-SFT-RL atinge o melhor desempenho de referência em benchmarks de pesquisa. No FRAMES, alcança 57,3% de precisão com uma única chamada de ferramenta, superando o GPT-5.4 em 5,7 pontos percentuais e o Claude Sonnet 4.6 em 4,7 pontos percentuais. Sob um orçamento moderado (quatro chamadas de ferramentas), atinge 73,9% de precisão a $0,02 por consulta, em comparação com 67,8% de precisão do GPT-5.4 a $0,085 por consulta e 62,4% de precisão do Sonnet 4.6 a $0,153 por consulta. Os valores de custo baseiam-se na tarifação pública por API de cada fornecedor e excluem optimizações de caching.
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