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OPERA提出了一种多智能体集成框架，将专家权重分配视为用于通用生物医学图像分析的离线策略学习问题，实现了无需重新训练的测试时自适应，并在9个数据集和30多个基线上持续提升性能。
组提示（Group Prompting）引入了一种无训练框架，用于细胞实例分割，只需对每种细胞类型进行一次点击，利用Segment Anything Model的特征空间递归扩展提示，无需训练即可实现有竞争力的性能。