参枣米饭是一种中医药膳，能补益脾胃、调养阴血，适合脾胃虚弱和阴虚血少者食用。

鹿角粥是一种中医药膳，具有补肾阳、益精血、强筋骨的功效，适合肾阳不足和精血亏虚者。主要成分为鹿角粉和粳米，每日食用两次。

文章推荐了《白鹿原》和《围城》的人物分析，探讨中医理论及DeepSeek模型评测，分享了作者的世界观和价值观。

字节跳动UXO团队推出USO框架，解决AI图像生成中风格与主题的冲突，实现内容与风格的解耦，能够自由组合生成高一致性和风格保真度的图像，突破传统限制。

二乌汤是一种中药膳，具有补虚、温阳和强筋骨的功效，适用于肾虚和阳气不足的症状，主要成分为枸杞叶和羊肾。

本研究提出了一种树组织自反检索框架，解决了传统中医学检索效率低的问题。与GPT-4结合后，准确率提升了19.85%，显著改善了中医问答的表现，具有重要的应用潜力。

中医是中国传统医学，其理论如阴阳五行和气血源于古代哲学，缺乏现代科学验证。由于理论抽象且难以量化，无法通过实验验证，因此不符合科学标准。中医应限于文化和历史范畴，部分疗法可纳入经验医学，但需去除玄学解释。

文章探讨了中医中药的神奇之处，并揭示了一些假冒神医的骗局，例如将布洛芬和降糖药混入药物中。尽管并非所有中医中药都存在问题，但鉴别其真伪的成本较高。

文章探讨了音乐产业的变化，强调自营音乐的可控性和成本优势，类似于AI平台的运作模式。同时提到农业补贴政策对农民的积极影响，以及中医在改善体态方面的有效性。

本研究提出恒琴-RA-v1模型，旨在解决大型语言模型在中文及传统中医领域的偏见与不准确性。该模型基于类风湿性关节炎的数据集，显著提升了诊断和治疗的准确性。

2024年，我通过自驾游改变了对旅游的看法，迷上了羽毛球，体重回到大学时期。研究中医让我对古代文明产生兴趣，完成了第二个五年计划，开始了第三个计划。我意识到生活中要追求有意义的事情，尽量避免重复。尽管有些目标未达成，我会继续努力。

本研究提出一种新方法，利用图人工智能构建中医多维知识图谱，以解决传统中医配伍机制的量化问题。通过评估6080种中药方剂，分析中药材的作用，为中医理论和药物发现提供支持。

全球大流行病推动了医疗领域中人工智能的重要性。然而，目前的AI聊天机器人技术在医疗服务中仍存在问题，包括患者对其缺乏信任和不满意。为了成功部署和整合AI聊天机器人，需要构建简单、安全易用的技术，以增强医疗界对该技术的信心，并提高患者和社区对其认知。

通过引入新的医学问答数据集 TCMD，本文评估了不同领域通用语言模型和医学领域特定语言模型在中医领域的能力，并分析了它们在中医问答任务中的鲁棒性及其存在的不足。希望该数据集进一步促进中医领域通用语言模型的发展。

使用大型语言模型研究中医药学领域的知识召回和综合推理能力，通过TCM-QA数据集评估LLM在零样本和少样本设置下的表现。结果显示ChatGPT在判断题中精度最高为0.688，多选题中最低为0.241。中文提示在评估中表现更好。同时评估ChatGPT生成的解释质量及其对中医药学知识理解的潜在贡献，为LLM在专业领域的适用性提供了有价值的见解，并促进了未来中医药学研究的方向。

作者考虑卖房但行情不好，最终决定暂时观望。作者持谨慎态度看中医治疗口腔溃疡和火气问题。作者开始学习人像摄影取得进展。

本文介绍了一种利用医学背景知识和 Few-shot Learning 的方法，提高 ChatGPT 的推理和寻答能力的知识增强模型。该模型在 CNMLE-2022 上取得了高分 70，超越了人类平均分数，具有成为多功能医疗助手的潜力。

本研究提出了一种医学问题回答的对齐策略，通过指令调整和少样本以及连续思考等方法显著提高了大型语言模型的性能，在USMLE数据集的问题子集上达到了70.63%的优异表现。

本论文介绍了一种结合临床数据集和多模态学习方法的NAFLD诊断系统。通过分析数据集，选择了对NAFLD预测最有贡献的临床元数据。提出的DeepFLD模型使用多模态输入来预测NAFLD，性能优于仅使用元数据的方法。DeepFLD还可以仅使用面部图像实现竞争性的结果，为非侵入性NAFLD诊断铺平了道路。