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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. 和AMD的SAM类似，BAR对硬件平台也是有硬性要求的。 根据NV官方的说法，BAR需要AMD平台的400、500系列芯片组以及Zen3 CPU的支持，或者Intel平台第10代和11代芯片组和CPU支持，具体如下表。 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。 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。 重点：Sam Altman 不是主动离职，而是被董事会审查后解雇的… Mr. Altman’s departure follows a deliberative review process by the board, which concluded that he was not consistently candid in his communications with the board, hindering its ability to exercise its responsibilities.
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.
沃尔玛对山姆会员店的定位是高端会员制商店，说白了就是精选商品，大包装低毛利、更多的是靠会员费赚钱。商业模式和Costco如出一辙，并且也有大比例的自有品牌的商品，Costco有Kirkland，山姆有Member’s Mark。但和Costco略有不同的是，山姆更本土化，体现在商品上，一个是SKU多，二是本地化的商品. 针对子领域优化，SAM的原模型对某些子领域的性能是比不过现有的一些算法的。 看23年的 cvpr 的best paper，有一篇是关于调用 视觉基础模型 的研究，目标是像调用python库那样调用函数一样调用视觉模型，感觉这个会是一个很大的研究方向。 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。
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