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Meta 最近发布了 SAM 的第三代，我们借此机会来学习一下这个系列技术的演进过程。 一、什么是 CV 中的「分割」？ SAM 系列主要解决的问题是计算机视觉中的「分割」（Segmentation）任务，通俗讲就是 AI 把图片里的物体「抠」出来。 图像分割的目标：为图像中的每个像素赋予「属于哪个物体」的标签. 如果Sam说的话不是忽悠，意味着和几个月前相比，OpenAI并没有新的原理性突破。 不过，OpenAI当前的进度仍然大幅度领先其它厂家。 这话有人不爱听，我也希望R1一下追平OpenAI，但是你看看Dario破防的样子，Sam还是比较淡定的，估计OpenAI依然有些东西外界没有复现。 RSPrompter 主要分享sam在遥感影像数据集上的应用，论文里边考虑做了4个方向的研究，如下图所示： （a）sam-seg：结合sam在遥感数据集上做语义分割，主要是利用sam的vit作为backbone，后边接上mask2former的neck和head,训练遥感数据集。
相比之前的SAM模型，SAM 2能够处理视频分割。 微调SAM2的重要性：微调可以让SAM 2模型适应特定的数据集和任务，提高其在特定领域的性能。 ChatGPT的成功，早在2019年之前就奠定了理论基础，之前四年OpenAI的科学突破一个接一个，2019年的OpenAI已经是很火的研究机构了，和Sam有啥关系？ Sam Altman在窃取ChatGPT的荣誉 ChatGPT火了之后，被认为是划时代的事件，然后Sam在全世界巡回演讲宣传，会见各国领导人。 SAM-e携带了一个活化的甲基（红色），图中AR代表腺苷 重要的甲基供体 在细胞内大多数甲基化反应中， SAM-e发挥着重要的生理作用，是人体内100多种不同甲基转移酶催化反应的甲基供体。许多细胞含有大量的 专一性 SAM转甲基酶（只能接受Sam-e提供的甲基），可将SAM-e上的甲基转移到硫、氮、碳、氧.
SAM的情绪测量方法，提供了232个情感形容词的视觉表达。 SAM（以及将SAM方法应用到广告中的 AdSAM ®）是一种被用来描绘情感和更直接地区别情感反应的图形人物。 从全球角度来看，SAM在不同的文化和语言环境之中都是有效的，因为这些人物图像不需要翻译和调整。
而导致 Sam Altman 最终被踢走，可能并非首席科学家 llya 的「宫斗」，而是整个 AI 行业都在谈论，也让全球监管最担心的，「安全」问题。 01 「安全」分歧 在 Sam Altman 被解雇前，OpenAI 内部关于AI安全性的分歧和争论一直存在。 看了原文就知道，Sam Altman还是美帝生意人一贯的既当又立的嘴脸。 我们在讨论这个问题——别说我们不够Open，我们可是在讨论这个问题，不能说我们没考虑这个选项。 应该找出不同的开源策略——这个『不同』用得好啊，不同的开源策略，可以是根本就不开源。 我个人觉得我们处在历史错误的一. ￥0.00 就业无忧 附上 Sam Altman 的预告： OPENAI 路线图更新：GPT-4.5 和 GPT-5 我们希望能更好地分享我们的路线图，并且在简化产品选择上做得更好。 我们希望人工智能能够“自然地工作”对你来说；我们意识到，随着时间推移，我们的模型和产品变得越来越复杂。
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