研究人员近期提出GenSAM模型，通过通用任务描述实现图像分割，摆脱样本特定提示依赖。采用CCTP思维链和PMG框架，实验证明在伪装样本分割上表现更好，具备良好泛化性能。研究创新之处在于提供通用任务描述，使得模型在处理大量数据时更加高效和可扩展。GenSAM的引入为提示分割方法在实际应用中迈出了重要一步，未来可能为其他领域提供新思路和解决方案。