这篇论文来自Yoshua Bengio的实验室，而标题并不起眼「Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate」。 或许很多人都没有听说过这篇论文，但它是NLP中最伟大的里程碑之一，已经被引用了29K次（相比之下，Transformer为77K）。

SAM （Segment Anything ）作为一个视觉的分割基础模型，在短短的 3 个月时间吸引了很多研究者的关注和跟进。如果你想系统地了解 SAM 背后的技术，并跟上内卷的步伐，并能做出属于自己的 SAM 模型，那么接下这篇 Transformer-Based 的 Segmentation Survey 是不容错过！