Matching Anything By Segmenting Anything（通过分割任意内容匹配任意内容），是一种用于稳健实例关联学习的新方法，能够在不同领域中匹配视频中的任何对象而无需跟踪标签。

基于预训练语言模型的零样本和少样本NLP的教程，提供了一系列的示例和实用工具，用于帮助研究人员和工程师理解和应用这些技术。