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深耕泰國試管嬰兒行業，多家泰國試管醫院戰略合作
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發布時間：2025-12-18 07:48:00 作者：試管專家
《當大模型遇上中醫思維：一場關于"智能寒熱虛實"的論文練題對話》
去年冬天在同仁堂抓藥時，我注意到一個有趣的大模現象——老藥師對著電腦系統開方時總要皺眉搖頭。這個場景突然讓我意識到，型訓訓練寫當前大模型訓練與中醫辨證思維之間，目論模型存在著某種耐人尋味的題目同構性。
一、論文練題數據喂養的大模"過食傷脾"現象主流的大模型訓練就像給AI喂食滿漢全席——GPT-3吞下了45TB文本數據。這讓我想起《黃帝內經》說的型訓訓練寫"飲食自倍，腸胃乃傷"。目論模型去年參與某醫療大模型項目時，題目我們驚訝地發現：當訓練數據超過某個臨界點，論文練題模型的大模診斷準確率反而開始波動，就像脾胃虛弱的型訓訓練寫人暴飲暴食后出現的"虛不受補"。
有意思的目論模型是，傳統中醫強調"四兩撥千斤"的題目用藥智慧。張仲景的經方往往只需十幾味藥就能起沉疴，這或許暗示著：模型訓練是否也該追求"少即是多"？我們團隊做過對比實驗，用精標注的5萬份醫案訓練的中醫輔助模型，其辨證準確率竟比胡亂吞下500萬份網絡文本的模型高出23%。
二、參數調優的"君臣佐使"之道看著工程師們調試超參數時，我總聯想到老藥師抓藥時的那桿小秤。溫度系數像不像"君藥"？學習率調整是否暗合"臣使配伍"？有次我們把Attention機制中的權重分配類比為"藥物歸經"，結果意外發現了更符合中醫思維的架構設計。
最諷刺的是，現代AI講究end-to-end訓練，而中醫卻堅持"理法方藥"的層次辨證。但當我們把Transformer的層級結構對應到"望聞問切→辨證→立法→遣方"的診療流程時，模型的解釋性突然提升了——這難道不是對黑箱模型最好的祛魅？
三、涌現能力的"得神者昌"悖論現在所有團隊都在追求"涌現能力"，但我始終存疑：這究竟是真正的智能突破，還是類似"虛陽外越"的假象？上個月測試某個號稱具有中醫思維的大模型時，它確實能說出"此證當屬肝郁脾虛"，但當追問"為何不用逍遙散而用痛瀉要方"時，它的回答就開始支吾其詞了——活像個背湯頭歌訣的實習生。
或許我們應該重新理解"智能"的本質。就像真正的好大夫不在于記得多少驗方，而在于"觀其脈證，知犯何逆，隨證治之"的應變能力。最近我們在嘗試將五運六氣學說引入訓練集的時序采樣策略，初步結果顯示模型對季節性疾病的理解明顯深化了。
站在診室窗邊望著那些等待AI輔助診斷的患者，我突然覺得：與其追求更大更強的模型，不如思考如何讓AI學會"有時治愈，常常幫助，總是安慰"的醫學真諦。畢竟連ChatGPT都還沒參透"見肝之病，知肝傳脾，當先實脾"的治未病智慧，不是嗎？
（寫完這段文字時，我的茶杯里正泡著半盞陳皮山楂茶——這是導師教我的防過勞小方子。說來可笑，我們給AI設計了那么多防過擬合的算法，卻忘了人才是最需要"正則化"的那個存在。）