最近我和豆包合作，攻克了肺部dicom数据浏览器前端二次采集的难题，并将数据成功喂给了肺结节AI软件，进行了良好的肺结节的识别、分割、分类。
豆包一次次给了我想要的功能的代码，运行也没有问题，但是具体应用起来，总是有问题，我把问题再一次一次地问豆包，甚至把肺结节AI在肺结节诊断后的问题直接拍图上传给豆包，豆包也能综合分析代码运行问题！并重新修改代码再给我！
这很了不起了，但是有一个关健问题一开始就始终解决不了，就是肺结节识别的数量和分类的准确性，要比从CT直接第一次采集的Dicom数据差很多，甚至AI根本不吃二次采集的数据，尽管采集的数据在浏览器上显示的也不错，AI就是处理不了。
于是我自己开始深度思考！终于通过检查了整体技术路线后，在某一天的清晨，我恍然大悟，原来是这样！于是我把我的恍然大悟又告诉了豆包，这时候豆包也恍然大悟了！我们终于合作解决了这个难题，对于那些在基层医院做的CT检查，即使没有原始数据，我们也能迅速喂给AI了！
这件事的解决，让我想起了前不久，在我侄女升学宴上发言的事情。由于工作太忙，又不想让孩子失望，我就找豆包写了发言稿。但是写了很多遍，我不满意。再怎么修改，也没有温情，也缺乏真实的亲情，不能表达我的感情。于是在某一天清晨，别人还都在睡觉，我又一次亲自执笔，玩一次一气呵成，完全不参考AI，写完了自己很满意，最后在现场发言后，孩子、家长、观众都很点赞！
这样看来，如果没有专业的思考，如果没有基于肉身的情感，单单依靠豆包是不行的。
这样看来，如果你想看个病，你自己又不是能进行思考的专业医生，单靠豆包看病是不行的。豆包应该更不会从情感上给你准确的安慰吧！
这样看来，还得看医生，see a doctor，no see a deepseek。
也顺便提醒一句，在职场上，你千万别拿人工智能写的文案喂给你老板，否则老板可能很快会喂你炒鱿鱼。
热门跟贴