“ CV铁三角”已固定。视觉AI在多模式中如何变化

Machine Pro的心脏·沟通成员第29周---本周解释了AI机器人行业值得享受的关键问题--- 1。“ CV Iron Triangle”已固定。视觉AI在多模式中如何变化？元偷猎方法的深度含义是什么？五种“ CV铁三角”活动如何证实多模式AI的主要发展？其他多模式AI开发里程是什么？我应该克服其他哪些障碍来实现全模式Omni-llm？ ... 2。许多合作代理人正在出现，抹布被保留为过渡计划吗？获取增强发电（RAG）与正在进行的状态记忆机制之间的相似性和差异，以及如何实现完成？如何有效地支持短期和长期环境的动态过渡和压缩的多层次内存体系结构？在多模式和多基因环境中，内存系统如何避免语义漂移和“污染”上下文？面对w大量的内存数据，如何设计一个良好的多层次语义，获得优先管理机制？ ... 3。损失是如何使用AI的本地浏览器来与“ AI”作战的？ Google为什么会刚刚推出流量有限的AI产品？ Aravind Srinivas如何设计公司的“护城河”产品？损失如何使用有限的资源打破巨人的“包围”？ ...本新闻通讯的完整版本包含3个特殊主题解释 + 30个关键AI机器人赛道事件，包括10个技术方面，8个国内方面和12个外国方面。这一问题的CommunicationsN总共有24,110个单词，可以免费阅读高达7％。消费99个微信可以交换，以完全解释此问题（大约rmb 9.9）贵重物品的翻译①cv rich triangle“元数据已解决，视觉AI如何改变多模式的简介：最近的频繁驾驶？s of the Zurich's office, which has previously been cooperating with GoogleBrain (eventually included in Google, and then joined the OpenAi in 2024 and founded Zurich fully continuing, and the research trajectory is almostCorresponding to the path of visual AI development, as there are strategic intentions of the industry behind the review of the action of recruiting three people from the meta. [1-1] ① In the AI community, an article sorted five representative activities chaired近年来，与S4L的“ CV铁三角”，咬合，MLP混合物和Pali系列，涵盖了从预训练图像到多模式融合的发展路径，根据结果的数据序列。半监督研究，“在没有通过辅助活动标记的样本中“执行”研究目标的模型，从而减少了希望手动注释，从而改善了影响力的整体影响。 ③2019年12月提出的“位”视觉表方案证实了研究研究的经典转移的可行性”，该方案被广泛管理的训练前→下游任务微调“视觉领域”。它也是随后的视觉基本模型（包括夹子和SAM）采用的主要范式。 ④于2020年10月提出的“ VIT”试图将纯变压器应用于视觉活动，将图像转换为向量，将它们进行比较并与其他模式（例如文本）与共享特征空间相关联。 VIT证明，“ CNN并不是训练一般能力的唯一选择”，并且了解世界各地的图像的能力也是实现图像和文本等方式深入融合的基础。 ⑤在5月2021年提出的“ MLP混合”是在变压器在变压器变得流行后的性能与复杂性之间的重新想象关系简历的活动。这项工作使用令牌混合和频道混合来实现空间位置和频道特征之间的信息交换。没有卷积和自我确定的机制，使用最简单的MLP体系结构训练具有更大能力的模型。 ⑥2022年9月提议的“脾脏”是Google早期尝试“多模式统一”的尝试。脾脏结合了了解语言的图像和生成，结论了文本生成活动中所有图片问题+的输入，并通过此界面以许多语言进行视觉，语言和多模式活动。在这条道路下，Google随后衍生自Pali 3，Flemma和其他Pang任务。 3。从图像分类任务到基于图像的多语言对话，对“ CV铁三角”的研究在增强和提高视觉AI的功能的途中逐渐绑定和改进，并为模式建立了一个主要的框架RN多模式AI同时具有一系列工作，从而同时提高了AI模型的技能，因此 - 使用相同的时间包括并以模式包括并理解，使多模式中的AI中的最终多模式“视觉“里程碑”）？