使用学术语言润色以下内容：按照官方描述，YOLOv8 是一个 SOTA 模型，它建立在以前 YOLO 版本的成功基础上，并引入了新的功能和改进，以进一步提升性能和灵活性。具体创新包括一个新的骨干网络、一个新的 Ancher-Free 检测头和一个新的损失函数Q，可以在从 CPU 到 GPU 的各种硬件平台上运行。 ultralytic并没有直接将开源库命名为 YOLOv8，而是直接使用 ultralytics 这词，原因是ultralytics将这个库定位为算法框架，而非某一个特定算法，一个主要特点是可扩展性。其希望这个库不仅仅能够用于 YOLO 系列模型，而是能够支持非 YOLO 模型以及分类分姿态估计等各类任务。 Ultralytics这个框架更加偏向于工程实践，segment算法将目标检测和语义分割的结果存储在result变量中，目标信息更加直观且简易获取，在解决工程问题时，有更好的适应性与便捷性。

根据官方描述，YOLOv8作为一个SOTA模型，以之前版本的成功为基础，引入了新的功能和改进，从而进一步提升了性能和灵活性。其具体创新点包括新的骨干网络、新的Anchor-Free检测头以及新的损失函数Q，可以在各种硬件平台上运行，从CPU到GPU均可。值得一提的是，ultralytics并没有将其开源库命名为YOLOv8，而是取名为ultralytics，这是因为它将其定位为算法框架，而非某个具体算法。该框架的一个主要特点是可扩展性，希望不仅能够支持YOLO系列模型，还能够支持非YOLO模型以及分类分姿态估计等各种任务。此外，该框架更加偏向于工程实践，通过将目标检测和语义分割的结果存储在result变量中，实现了目标信息的更加直观和简易获取，从而具有更好的适应性和便捷性，能够更好地解决工程问题。