SAM-E提出了使用具有强大泛化能力的通用视觉大模型 SAM 进行视觉感知，通过在具身场景的高效微调，将其具有的可泛化，可提示（promptable）的特征提取能力、实例分割能力、复杂场景理解等能力有效迁移到具身场景中。为了进一步优化SAM基座模型的性能，引入了动作序列网络的概念，不仅能够捕捉单个动作的预测，还能够深入理解连续动作之间的内在联系，充分挖掘动作间的时序信息，从而进一步提高基座模型对具身场景的理解与适应能力。赋予智能体以身体，使其具备与真实世界直接互动的能力，成为了当前研究的重点方向之一。
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