SEGA：用关系语义锚定实现测试时发现

针对测试时发现（TTD）只能给新类打匿名标签的问题，作者提出 SEGA 框架，用大语言模型为已知类生成属性丰富的描述，并在训练中构建属性锚定的视觉-语义空间。测试时引入关系语义锚定（RSG），用相似与不相似的已知类锚点定位未知样本，让 LLM 生成候选概念并在语义空间中重排序，再以置信度引导做语义稳定。实验显示 SEGA 提升了 TTD 基线，使匿名聚类变为可解释的语义概念。