Seg-Zero通过认知强化实现推理链引导的分割，使模型在没有监督数据的情况下也能推理出精准的分割结果。该方法利用强化学习进行训练，无需显式监督推理数据，不仅在域内数据上表现优异，还在域外数据上优于传统的监督微调方法。此外，Seg-Zero能够生成推理链，揭示模型的思考过程，增强模型的可解释性。
