「CV 铁三角」落定Meta，视觉 AI 如何向多模态演进？

主要观点总结

文章主要解读了AI和机器人领域的三个要事，包括“CV铁三角”落户Meta并推动视觉AI向多模态演进、Multi-Agent协作的兴起以及Perplexity对抗谷歌“流量受限型AI”的发展。文章详细分析了这些要事的背景、内容和意义。

关键观点总结

关键观点1: “CV铁三角”落户Meta并推动视觉AI向多模态演进。

详细介绍了“CV铁三角”的背景，包括其成员的工作经历、研究成果以及他们对视觉AI向多模态演进的关键作用。提到了他们的五项工作，包括S4L、BiT、ViT、MLP-Mixer和PALI系列，这些工作验证了多模态AI的关键进展，为未来的“全模态模型”打下了基础。

关键观点2: Multi-Agent协作的兴起。

阐述了Multi-Agent协作的背景和重要性，探讨了RAG（检索增强生成）与持续状态memory机制之间的异同，以及如何实现互补。同时，还讨论了多层级memory架构如何支持短期与长期上下文的动态迁移与压缩，以及在多模态和多智能体环境下，memory系统如何避免语义漂移与上下文“污染”的问题。

关键观点3: Perplexity对抗谷歌“流量受限型AI”。

介绍了Perplexity的发展背景，分析了其对抗谷歌“流量受限型AI”的策略和可能性。同时，还探讨了Perplexity如何突破巨头的挑战，以及如何利用有限的资源实现突破。

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