请使用 ppt-master 为 `/root/autodl-tmp/5720_survey` 生成一套高质量展示 PPT。

  这是一个关于 Vision-Language Models / VLM architecture evolution 的 survey。请不要只是把论文内容机械摘要成 PPT，而是把它重构成一套逻辑清晰、适合课堂 presentation 的 deck。

  核心要求如下：

  1. 输入材料
  - 主材料目录：`/root/autodl-tmp/5720_survey`
  - 优先读取最终 survey PDF：`/root/autodl-tmp/5720_survey/template-latex/main.pdf`
  - 如果 PDF 不存在或抽取效果差，请读取 LaTeX 源文件：`/root/autodl-tmp/5720_survey/template-latex/`
  - 如果存在这些文件，也要作为辅助材料读取：
    - `/root/autodl-tmp/5720_survey/core_paper_notes.md`
    - `/root/autodl-tmp/5720_survey/supporting_paper_notes.md`
    - `/root/autodl-tmp/5720_survey/Survey Guideline.docx`
  - 图像资源优先使用：
    - `/root/autodl-tmp/5720_survey/figures/png/original_architecture_grid.png`
    - `/root/autodl-tmp/5720_survey/figures/png/overview_flow_final.png`
  - 如果 PDF 抽取出了架构图或 taxonomy 图，也可以使用，但不要丢失上述两张关键图。

  2. 输出目标
  - 生成一套 16:9 PPT。
  - 页数建议 15-18 页，不要压缩成 8-10 页。
  - 默认做 16 页。
  - Slide text 使用英文。
  - Speaker notes 也使用英文，语气正式但适合课堂展示。
  - 每页都要有清晰的 conclusion-first title，不要用 “Background / Method / Results” 这种泛标题。
  - 整体风格采用 top-tier consulting / MBB style，而不是普通 academic defense 模板。
  - 视觉风格：白底、深蓝/灰/少量 amber accent、强网格、少装饰、高信息密度、专业留白。
  - 不要做成花哨科技风，不要大面积渐变，不要用默认紫色风格，不要用 AI 生成感很强的插画。

  3. 叙事主线
  请围绕下面这个 central thesis 组织 deck：

  “Recent VLM progress is not a simple linear move from bridged systems to native multimodality. It is better understood as a sequence of bottleneck choices in multimodal information flow: connectivity, alignment, practical perceptual coverage, and native mixed-modal integration.”

  必须体现三条分析轴：
  - Representation: where visual information lives
  - Interface: how visual information reaches the language model
  - Operational scope: what input complexity the system can handle

  必须体现四个核心模型：
  - Flamingo: bridged connectivity
  - BLIP-2: bottlenecked alignment
  - Qwen2-VL: capability-scaled open VLMs / practical perceptual coverage
  - Chameleon: native token-level multimodality

  必须体现一个关键判断：
  Qwen2-VL is not simply an incomplete Chameleon. Qwen2-VL and Chameleon represent two frontier routes: practical perceptual coverage versus native mixed-modal integration.