DA-SAM3 用双自适应低秩专家路由，在四个公开医学分割基准上以超过 80% 的 MoE 参数削减取得约 5% 的精度提升
该工作提出 Dual-Adaptive SAM3（DA-SAM3），在 SAM3 的融合模块中把部分前馈网络替换为双自适应 MoE 层：任务侧用 Dynamic Expert Router（DER）同时依据视觉内容与文本概念提示稀疏激活专家，参数侧用 Decomposed Parameterized Experts（DPE）把每个专家表示为继承自预训练 SAM3 的共享冻结基座加轻量低秩增量，从而在 Synapse CT、MMWHS、BTCV、ACDC 四个公开数据集上匹配或超过全量微调 SAM3 与标准 MoE 基线，并相对当时最先进方法取得约 5% 的提升，同时把 MoE 参数开销降低 80% 以上。