我们的任何分段模型正在帮助推进洪水监测和灾害响应。 看看 @USRAedu 和 @USGS 如何优化 SAM，以自动化实时河流映射中的关键瓶颈，从而实现更快、可扩展和更具成本效益的灾害准备：

我们正在开源感知编码器视听（PE-AV），这是推动SAM Audio最先进音频分离的技术引擎。 PE-AV基于我们今年早些时候的感知编码器模型，集成了音频与视觉感知，在广泛的音频和视频基准测试中实现了最先进的结果。其原生的多模态支持可以帮助人们完成日常任务，包括声音检测和更丰富的音频-视觉场景理解。 🔗 阅读论文： 🔗 下载代码：

🔉 介绍 SAM Audio，这是第一个使用文本、视觉或跨度提示从复杂音频混合中隔离任何声音的统一模型。 我们与社区分享 SAM Audio，以及一个感知编码器模型、基准测试和研究论文，以帮助他人探索新的表达形式并构建以前无法实现的应用程序。 🔗 了解更多：