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I foundation model come SAM3 (Segment Anything Model 3) sono potenti, ma non diventano utili per definizione. Nel medical imaging, l’utilità dipende da precisione, controllo e integrazione reale nel flusso di lavoro. Nel mondo della radiologia e dell’imaging medico, la segmentazione di oggetti è cruciale. Ma anche notoriamente lunga e complessa.

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Ci siamo passati tutti. Compri un nuovo laptop oppure decidi finalmente di formattare la macchina attuale per ripartire da zero. La prima ora è fantastica, poi arriva la realtà: devi riconfigurare tutto. Anche se sei organizzato, è una seccatura. Magari hai un repository di dotfile e qualche script shell scritto tre anni fa per fare il bootstrap dell’ambiente. Li lanci e, più o meno, funzionano. Ma poi inizi a notare le crepe. Non sembra esattamente come l’altra macchina.
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