UniAP是一种新型动物感知模型，利用少样本学习实现跨物种视觉任务。它通过共享视觉特征，将知识从研究充分的物种传递到未见过的物种，展现出在姿势估计、分割和分类任务中的广泛适应性。研究还提出了新的组件和方法，显著提高了模型性能，并在多个基准数据集上验证了其有效性。