Baru-baru ini, para peneliti telah mengembangkan model segmentasi gambar baru yang disebut GenSAM, yang mengimplementasikan segmentasi gambar melalui deskripsi tugas universal dan menghindari ketergantungan pada isyarat spesifik sampel. Terobosan penelitian ini terletak pada efisiensi dan skalabilitasnya, terutama saat memproses data dalam jumlah besar. Model GenSAM menggunakan rantai pemikiran CCTP dan kerangka PMG untuk menunjukkan kinerja yang sangat baik dan kemampuan generalisasi yang baik dalam tugas segmentasi sampel kamuflase, memberikan kemungkinan baru untuk penerapan praktis teknologi segmentasi cepat.
Para peneliti baru-baru ini mengusulkan model GenSAM untuk mencapai segmentasi gambar melalui deskripsi tugas universal dan menghilangkan ketergantungan pada isyarat spesifik sampel. Dengan menggunakan rantai pemikiran CCTP dan kerangka PMG, eksperimen telah membuktikan bahwa ia berkinerja lebih baik dalam segmentasi sampel kamuflase dan memiliki kinerja generalisasi yang baik. Inovasi penelitian ini adalah memberikan deskripsi tugas umum, menjadikan model lebih efisien dan terukur saat memproses data dalam jumlah besar. Pengenalan GenSAM mengambil langkah penting dalam penerapan praktis metode segmentasi cepat, dan dapat memberikan ide dan solusi baru untuk bidang lain di masa depan.
Kemunculan model GenSAM telah membawa arah baru pada teknologi segmentasi gambar. Mekanisme deskripsi tugas universalnya meningkatkan efisiensi dan skalabilitas model serta memberikan referensi untuk lebih banyak aplikasi kecerdasan buatan di masa depan. GenSAM diyakini akan memainkan peran penting dalam bidang segmentasi gambar dan mendorong pengembangan lebih lanjut teknologi terkait.