区域、像素、实例与提示已经提供可组合的空间部件。自然语言还要把对象、属性、参照物和关系连接起来；下一部分研究语言怎样成为输出、学习信号和任务条件。课后从学习路径中选一个完整实验，不必机械刷所有 Notebook。
同一桌面实例图与文字条件“书左边的杯子”连接到视觉区域 × 文字条件的接口。
这一部分的变化并不是“图越来越细”。我们先把区域作为计算单位，解决复用和位置问题；再为像素预测保留空间关系；最后将区域身份与局部轮廓结合，并让提示参与使用。 这些方法改变了我们能交付的答案，也留下了可被后续系统利用的区域和视觉表示。但到这里，怎样向系统表达“我要哪一个”，仍然需要约定接口。 语言给了一个很自然的入口。不是因为两个模态放在一起就一定懂了，而是人的描述、问题和指代已经包含大量任务信息。第三部分就看：这些信息怎样成为输出、监督与使用条件，以及图文对应为什么还不能自动替代定位和问答。
现在已经有了三种可复用接口：共享视觉特征能供多个区域读取；区域与像素输出能描述对象位置和轮廓；点或框能指定本次关心哪一块。每一步都改变了系统收到的条件与需要交付的答案。
“框住左边杯子”把位置条件直接编码成坐标；“找到书左边的红杯”则要求系统将对象、属性、参照物和空间关系一起解释。文本并不是另一种坐标格式：同一个词可以对应多个对象，一段关系还可能指向并未直接被颜色词修饰的目标。
下一部分因此不是换一个更大模型继续同一输出，而是研究语言的几种角色：作为描述输出、作为图文配对学习信号、作为当前问题或指代条件。已有区域表示、mask 与分类能力成为可组合的部件，新训练要建立它们与语言的对应。
课后可沿自己的科研问题选择一条具体路径：若要测面积，先完成像素输出与指标；若要逐个操作对象，加入实例身份；若要按自然语言选择对象，再追踪语言条件如何进入视觉判断。主讲三部分的连接就落在这些输入输出关系上。
此处提出新的语言对应目标，不把添加一个文字节点当作已经训练成功。画中实例轮廓与指代词都是教学说明。
按科研问题选择定位或像素路径，再用解析练习补齐具体疑问。
不必按 Notebook 编号把所有内容从头运行。若刚听完课堂，先用 P25 的同一底图区分类别、框、语义与实例，再用 P41–45 的两个算例区分读取错位与表示碰撞。它们构成理解空间任务所需的最短连续线。
随后只选一项完整学习过程：关心对象位置就读 LAB10，沿图像、目标、匹配、分类/位置损失、预测与错误图走完；关心面积或边界就读 LAB11，比较 RGB 基线与 FCN、查看逐类 IoU 与窄缝错误。无需为了“完整”同时训练两本，也不要把只跑通环境当成理解模型。
LAB09 是检测公式的工作台，遇到匹配、NMS 或 AP 不清时按问题查；LAB03 是同源场景与空间读数的轻量练习。LAB16 的颜色连通域和 LAB20 的集合匹配放在选读，分别解释提示约束和对象排列，不与两项主实验争夺主线。
CLS02 提供区域到掩码的连续导读；CLS07、CLS08 分别展开检测公式与实例输出。各处按教师定稿名称和稳定 ID 回链。每个解释块有独立 URL，可直接带着具体问题交给 AI；链接中的正文先提供推理，再连接代码与原论文。
选择定位或像素的一项完整实验；带着对象与条件的问题进入 P49。