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新御宅书屋 > 我用AI炼丹救妈妈 > 第三章:初试模型.失败的丹方

第三章:初试模型.失败的丹方

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科技与医理的结合,从来不只是JiNg准——还得学会谦卑。

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那天,天气Sh冷,窗外雾气缭绕。郭怀ㄧ像往常一样泡了一杯热茶,坐回电脑前。他对自己说,今天不再只问ChatGPT——他要开始设计属於自己的AI炼丹模组。

他在网路上找到一个开源的No-code平台,甚至照着教学影片试着整合GoogleSheet与ChatGPTAPI。他不会写程式,但他学会了模仿、试错与堆叠。

他建了一张简单的表格:

症状T质判定方剂建议药X提醒

腹胀、乏力脾虚兼Sh困六君子汤加佩兰不可补过tou

心悸、失眠心脾两虚归脾汤人参不宜太多

畏寒、气短肺气不足补中益气汤忌风寒Sh入

「这不就是一个初步的规则引擎吗?」他兴奋地对自己说。他输入母亲今天的症状,AI回覆:

>「脉弱、she2淡,胃纳略差,JiNg神不足。建议小调整方剂:白术减量,加h耆。补气升yAn,兼顾脾运。」

但问题来了——他记得h耆会让母亲心tiao加快,且晚上难以入眠。过去两次服用後,她半夜醒来整整三次。

他立刻回应:「但h耆对她会过min,有更温和的替代吗?」

AI沉默了片刻其实只是一秒,然後回覆:

>「可考虑使用太子参或炒白芍辅佐,若仍需升yAn,可改用紫苏梗小量引气。请注意观察睡眠品质。」

这是他第一次感受到——模型是冷的,但使用者要热的。

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他信心满满地设计了第二帖方剂,命名为:

>「扶中宁神汤」

太子参6g、炒白术4g、茯苓4g、紫苏梗3g、炙甘草3g、龙眼r0U3g

煎煮後给母亲服下。前两次,她都说味dao顺口,shenT微微nuan起来。但到了第三晚,情况却变了。

她眉tou皱着,说:「我昨晚怎麽全shen燥热,hou咙也乾乾的?」

他愣住。这帖方子明明「不上火」,怎会反应这麽大?他jin张地查药X:紫苏梗虽温和,但若气机上浮过盛,加上龙眼r0U补心脾,会让「气浮火扰」。

他犯了初学者的错误——补气太急。

他难过了一整晚,没跟母亲说话。只是默默记下:

>「第2号方剂:服用3日後,出现躁热、口乾、心悸感,判为失败,需下修补气量,减去紫苏梗、龙眼r0U。」

那一夜,他输入这些纪录,让AI进一步学习。他开始意识到,这不只是学知识、对应药方那麽简单,还牵涉到一件更难的事——「真正的中医」是顺应个T,而非匹pei类型。

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萤幕前,他静静打下一行字:

>「ChatGPT,我想让你帮我建一tao‘gen据每日症状与T质变化自动调整方剂’的演算法,你能帮我一起设计吗?」

回答如往常迅速,但这次多了一句提醒:

>「这样的系统需要大量数据与临床判断支持,请记得:它不是取代医生,而是辅助观察与理解。」

他轻声说:「我知dao,我只是……想更努力而已。」

他将这一版命名为:

>「AI炼丹模型Beta1.0」

尽guan失败,但这只是开端。

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