在学术界，SAM早已是公认的金字招牌，如今更成为医学图像分割领域的技术基座。当前，几乎所有新的医学图像分割研究，尤其是交互式分割或少样本学习的方向，都将SAM及其核心变体作为基准进行对比验证。

这一趋势直接推动SAM+医学图像分割成为近年来的研究热点，CVPR、IEEE等顶会顶刊上相关成果持续涌现。不过从现有研究来看，该方向在适配微调、基准测试等传统议题上的创新空间已逐渐收窄。若想冲击高分区论文，可重点探索几个新方向：与训练无关的创新，深挖域适应/域泛化难题，融合多模态大语言模型，以及3D分割技术。

1.One-Shot Medical Image Segmentation with Foundational Models

【要点】本文提出了一种名为ProtoSAM的新框架，用于一例医学图像分割，它将原型网络与自然图像基础模型SAM相结合，实现了无需微调基础模型的单样本医学图像自动分割。

【方法】方法包括使用ALPnet原型网络创建初始粗分割掩模，并利用DINOv2编码器进行增强，随后提取提示（如点和边界框），输入到SAM中进行细分割。

【实验】在多个医学图像数据集上进行的实验表明，ProtoSAM达到了最先进的分割效果，能够利用单个图像示例实现自动分割，无需对基础模型进行微调。

2.SemiSAM: Exploring SAM for Enhancing Semi-Supervised Medical Image Segmentation with Extremely Limited Annotations

【方法】本文提出了一种简单而有效的策略来探索SAM作为附加监督分支的使用，以增强在极有限注释的情况下基于一致性学习的半监督医学图像分割框架。

【创新点】提出了一种简单而有效的方法，探索将SAM作为增强一致性学习半监督医学图像分割框架的额外监督分支，该框架在标注资源极度有限的情况下进行。具体而言，分割模型为SAM提供信息，用于定位和生成指向SAM的提示点。

除了优化分割模型，基于Token案例的监督分割损失和基于未标注案例的一致性损失，作者还利用SAM和分割模型之间的预测一致性作为额外的监督信号，以辅助学习过程。

3.Segment Anything in Medical Images

【要点】本文提出了一种名为MediCLIP的创新方法，通过自监督微调适应CLIP模型，以实现少数样本医学图像异常检测，并在三个不同的医学异常检测任务上取得了最先进的结果。

【方法】本研究采用自监督微调的方法，将CLIP模型应用于医学图像异常检测。

【实验】在三个不同的医学异常检测任务上进行了广泛的实验，证明了MediCLIP方法在异常检测和定位方面的优越性。实验数据集未具体说明，但结果表明MediCLIP在少数样本情况下表现出色。

4.A medical image annotation framework based on large vision model

【要点】该论文提出了一种基于大型视觉模型SAM的医学图像注释框架SAM^{Med，通过SAM}assist和SAM^auto两个子模块，分别展示了SAM在下游医学分割任务中的泛化能力，并自动化生成注释 prompt，从而加速注释过程。

【方法】该研究构建了一个包含SAM^assist和SAMauto两个子模块的医学图像注释框架SAM^Med。SAMassist通过提示学习方法展示了SAM在下游医学分割任务中的泛化能力；SAM^auto则通过自动生成输入提示，旨在加速注释过程。

【实验】采用SAP-Net模型进行肾脏和肝脏的分割实验，仅需五个注释的切片，就能取得平均Dice系数分别为0.80和0.82的好成绩，表明SAM^Med在医学图像注释方面具有巨大潜力。

看完这些最新研究方向，就可以开始准备CVPR、ICLR、AAAI等顶会论文了。

如何学习大模型 AI ？

我国在AI大模型领域面临人才短缺，数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着Al技术飞速发展，预计到2025年，这一缺口将急剧扩大至400万，严重制约我国Al产业的创新步伐。加强人才培养，优化教育体系，国际合作并进，是破解困局、推动AI发展的关键。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

2025最新大模型学习路线

明确的学习路线至关重要。它能指引新人起点、规划学习顺序、明确核心知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛，没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫，不知道应该专注于哪些内容。

对于从来没有接触过AI大模型的同学，我帮大家准备了从零基础到精通学习成长路线图以及学习规划。可以说是最科学最系统的学习路线。

针对以上大模型的学习路线我们也整理了对应的学习视频教程，和配套的学习资料。

大模型经典PDF书籍

新手必备的大模型学习PDF书单来了！全是硬核知识，帮你少走弯路！

配套大模型项目实战

所有视频教程所涉及的实战项目和项目源码等

博主介绍＋AI项目案例集锦

MoPaaS专注于Al技术能力建设与应用场景开发，与智学优课联合孵化，培养适合未来发展需求的技术性人才和应用型领袖。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

为什么要学习大模型？

2025人工智能大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 ， 大模型作为其中的重要组成部分 ， 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力， 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 ，为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。

适合人群

• 在校学生：包括专科、本科、硕士和博士研究生。学生应具备扎实的编程基础和一定的数学基础，有志于深入AGI大模型行业，希望开展相关的研究和开发工作。
• IT行业从业人员：包括在职或失业者，涵盖开发、测试、运维、产品经理等职务。拥有一定的IT从业经验，至少1年以上的编程工作经验，对大模型技术感兴趣或有业务需求，希望通过课程提升自身在IT领域的竞争力。
• IT管理及技术研究领域人员：包括技术经理、技术负责人、CTO、架构师、研究员等角色。这些人员需要跟随技术发展趋势，主导技术创新，推动大模型技术在企业业务中的应用与改造。
• 传统AI从业人员：包括算法工程师、机器视觉工程师、深度学习工程师等。这些AI技术人才原先从事机器视觉、自然语言处理、推荐系统等领域工作，现需要快速补充大模型技术能力，获得大模型训练微调的实操技能，以适应新的技术发展趋势。
  

课程精彩瞬间

大模型核心原理与Prompt：掌握大语言模型的核心知识，了解行业应用与趋势；熟练Python编程，提升提示工程技能，为Al应用开发打下坚实基础。

RAG应用开发工程：掌握RAG应用开发全流程，理解前沿技术，提升商业化分析与优化能力，通过实战项目加深理解与应用。

Agent应用架构进阶实践：掌握大模型Agent技术的核心原理与实践应用，能够独立完成Agent系统的设计与开发，提升多智能体协同与复杂任务处理的能力，为AI产品的创新与优化提供有力支持。

模型微调与私有化大模型：掌握大模型微调与私有化部署技能，提升模型优化与部署能力，为大模型项目落地打下坚实基础。

顶尖师资，深耕AI大模型前沿技术

实战专家亲授，让你少走弯路

一对一学习规划，职业生涯指导

• 真实商业项目实训
• 大厂绿色直通车

人才库优秀学员参与真实商业项目实训

以商业交付标准作为学习标准，具备真实大模型项目实践操作经验可写入简历，支持项目背调

大厂绿色直通车，冲击行业高薪岗位

文中涉及到的完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】