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上下文分割（In-Context Segmentation）旨在通过参考示例指导模型实现对特定目标的自动化分割。尽管 SAM 凭借卓越的零样本泛化能力为此提供了强大的基础，但将其应用于此仍受限于提示（如点或框）构建，这样的需求不仅制约了批量推理的自动化效率，更使得模型在处理复杂的连续视频时，难以维持时空一致性。
2023 年，当 GPT-4 在美国执业医师资格考试（USMLE）中取得了惊人的高分时，不只是 OpenAI，硅谷都为此喝彩，AI 在医疗上的前景仿佛一片光明。
马斯克的 xAI 非常神秘。
AI证明数学猜想，这次来真的了。
Claude Cowork 火了，基于本地的 AI Agent 产品突然成为大家关注的重点。
字节跳动的「扣子」在过去两年的「走一步看一步」和不断的「目标横跳」，其实是一个值得 AI 时代产品人研究的宝藏故事。
你可以卖自己的 Skills 了。
想象这样一个日常画面：你吩咐家用机器人「烧壶开水」，它却当场卡壳——水壶在哪？该接自来水还是过滤水？先插电还是先按开关？水开了又该如何判断？这些对人类而言像呼吸一样自然的家务，对过去的机器人却是大大的难题：要么忘了插电，要么找不到水壶，甚至会把柜门把手错当成开关一通乱按。
究竟是什么样的更新，才能让谷歌CEO皮查伊称之为“众望所归”（Answering a top request from our users）？
当巨头疯狂扫货、分析师开始囤iPhone17，你的钱包、电脑和AGI的未来，正在被同一堵看不见的墙悄悄卡住。