本文系统综述了图像分割领域十年的技术演进。回顾了以 U-Net 为基石的 CNN 黄金时代，奠定编解码架构标准；解析了以 Swin-UNETR 为代表的 Transformer 时代，突破全局感知瓶颈；探讨了 SAM 与 MedSAM 引领的大模型纪元，开启提示驱动新范式。全文旨在梳理从像素级分类到“分割一切”的关键里程碑与未来趋势。

Ultralytics YOLO生态系统提供了目标检测、实例分割等多项AI任务支持，包含丰富的预训练模型和Web工具HUB。其中FastSAM是基于YOLOv8-seg的高效分割模型，通过"先全分割后提示匹配"的策略实现实时推理。模型采用CSPDarknet骨干和PANet特征融合，提供轻量版(-s)和精确版(-x)两种选择，前者速度达100+FPS适合边缘设备，后者精度更高但

Claude是Anthropic推出的专注于安全性与工程可靠性的AI语言模型系列，包含Opus、Sonnet和Haiku三个层级模型，分别针对不同复杂度任务。其计费基于token，代码场景token消耗较大。 Claude Code是Claude的官方命令行工具，提供代码理解、Git变更分析、多轮交互等核心能力，支持CLI命令式和REPL交互式两种使用模式。安装需Node.js环境，在VSCode

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本文介绍了大模型训练的完整流程，包括预训练、微调和后训练三个阶段。预训练阶段利用大规模无标注数据建立基础语言理解能力，微调阶段使用标注数据适配具体任务，后训练阶段通过SFT、RLHF等方法提升模型对齐能力和实用性。文章还详细介绍了Hugging Face生态系统及其核心组件，特别是accelerate框架如何简化分布式训练。最后提供了模型加载的API总览，涵盖从基本加载到高级配置的多种方法。整个训

静态库（.lib）和动态链接库（.dll）是在Visual Studio（VS）中开发和构建应用程序时使用的两种不同类型的库文件，它们在应用程序开发中有不同的用途和特性。