这一原则通常适用于软件工程中的许多方面，但在深度学习和计算机视觉领域，大模型的兴起与一些独特的因素有关，解耦不一定适用于所有场景。在某些情况下，使用混合策略，即在一个大模型中包含一些专门设计的小模块，可能也是一个有效的方法。虽然解耦在一些场景下仍然很重要，但在某些计算机视觉任务中，使用大模型的端到端方法可能会更适用，因为它可以减少手工特征工程的需要，提高模型的灵活性和性能。不同的任务和场景可能需要

这一原则通常适用于软件工程中的许多方面，但在深度学习和计算机视觉领域，大模型的兴起与一些独特的因素有关，解耦不一定适用于所有场景。在某些情况下，使用混合策略，即在一个大模型中包含一些专门设计的小模块，可能也是一个有效的方法。虽然解耦在一些场景下仍然很重要，但在某些计算机视觉任务中，使用大模型的端到端方法可能会更适用，因为它可以减少手工特征工程的需要，提高模型的灵活性和性能。不同的任务和场景可能需要

这一原则通常适用于软件工程中的许多方面，但在深度学习和计算机视觉领域，大模型的兴起与一些独特的因素有关，解耦不一定适用于所有场景。在某些情况下，使用混合策略，即在一个大模型中包含一些专门设计的小模块，可能也是一个有效的方法。虽然解耦在一些场景下仍然很重要，但在某些计算机视觉任务中，使用大模型的端到端方法可能会更适用，因为它可以减少手工特征工程的需要，提高模型的灵活性和性能。不同的任务和场景可能需要

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