我們的Segment Anything Models正在幫助推進洪水監測和災難應對。 看看@USRAedu和@USGS如何微調SAM，以自動化實時河流映射中的一個關鍵瓶頸，從而實現更快、更具擴展性和更具成本效益的災難準備：

我們正在開源感知編碼器視聽（PE-AV），這是幫助推動SAM Audio最先進音頻分離的技術引擎。 PE-AV基於我們今年早些時候的感知編碼器模型，將音頻與視覺感知整合，實現了在各種音頻和視頻基準測試中最先進的結果。其原生的多模態支持可以幫助人們完成日常任務，包括聲音檢測和更豐富的音視覺場景理解。 🔗 閱讀論文： 🔗 下載代碼：

🔉 介紹 SAM Audio，首個統一模型，能夠使用文本、視覺或範圍提示從複雜的音頻混合中隔離任何聲音。 我們與社區分享 SAM Audio，還包括感知編碼器模型、基準測試和研究論文，以幫助他人探索新的表達形式並構建以前無法實現的應用程序。 🔗 了解更多：