Perplexity의 후속학습 연구는 성공한 단계의 모방과 실패 단계에 대한 검증된 힌트 교정을 나누는 방식을 제시했다. 보도에 따르면 후기 학습 체크포인트 간 온라인 비교에서 도구 호출 실패율이 2.24%에서 1.77%로 줄어 상대적으로 약 21% 개선됐다. 그러나 이용자의 강한 불만 비율 변화는 유의하지 않았고 최종 모델과 원래 기반 모델의 직접 온라인 비교도 아니다. 학습 코드와 가중치는 공개되지 않았다. 전체 성공 사례만 따라 하는 대신 오류가 시작된 단계를 찾아 수정하는 설계가 핵심 시사점이다.