梅赫梅特·奥兹博士,美国医疗保险和医疗补助服务中心主任,正在提出一项有争议的解决方案来应对农村医疗危机:增加对人工智能的依赖。作为特朗普政府500亿美元计划的一部分,该提议包括使用人工智能化身进行基本的医疗访谈、机器人诊断以及无人机送药——甚至建议使用人工智能引导的超声波检查。CMS澄清其意图是*扩展*医生的服务范围,而不是取代他们,强调基于证据和监督下使用人工智能。 然而,该计划面临批评,原因是最近对农村医院的资金削减,导致自2005年以来已有超过190家医院关闭。像凯莉·亨宁-史密斯这样的专家认为,人工智能消除了必要的人际联系,可能会损害信任,并加剧由于宽带和健康素养有限而导致的不平等。 虽然一些科技领袖认为人工智能可以减轻临床医生的行政负担,让他们能够专注于患者,但人们仍然担心工作岗位流失以及人工智能无法复制微妙的人际互动,而这种互动对于有效的护理至关重要。公众反应普遍消极,质疑在服务不足的社区用技术取代医疗专业人员的可行性和可取性。
## 代数效应取代了Hardcaml模拟中的Monad
这篇文章详细介绍了Hardcaml_step_testbench库从使用Monad成功移植到更新的OCaml 5特性——代数效应的过程。作者认为,代数效应为管理复杂计算提供了一个更优雅的解决方案,尤其是在FPGA模拟等需要交错并发任务的场景中。
Monad虽然长期在OCaml中使用,但会“感染”代码,产生样板代码并限制灵活性——需要标准库函数的Monad版本,并将开发者限制在特定的计算上下文中。代数效应通过提供一种表示“未来计算”和管理同步点的一级方式,避免了这一点,而无需普遍的Monad语法。
具体而言,作者展示了效果如何简化数字电路的模拟,允许独立的测试基准计算在同步步骤中与电路的状态交互。这是通过定义效应操作(如`Step`以放弃控制)和管理执行流程的处理程序来实现的。关键好处是代码更简洁,能够使用有价值的OCaml特性,如非盒装类型和局部模式,而这些特性在使用Monad时存在问题。
该库目前名为`Oxcaml_effect`(即将更名为`Handled_effect`),展示了代数效应的力量和通用性,即使是在它们最初未为此设计的领域。作者强调了效果的可访问性,指出即使没有深入的类型理论专业知识,也可以有效地使用它们。
## vdb:一个轻量级向量数据库
`vdb` 是一个单头文件 C 库,专为高效存储和搜索高维向量嵌入而设计。它仅包含头文件,没有依赖项(除了可选的 pthreads 用于多线程),并提供了一个简单的 API,用于创建、填充、搜索、保存和加载向量数据库。
主要特性包括对余弦、欧几里得和点积距离度量的支持,以及通过 `#define VDB_MULTITHREADED` 启用的可选线程安全操作。用户还可以使用自定义的 `malloc`/`free`/`realloc` 定义自定义内存分配。
该库提供用于添加、删除和检索向量、执行 k 近邻搜索以及将数据以自定义二进制格式持久化到磁盘的函数。 此外还提供 Python 绑定。一个基本示例演示了数据库创建、向量添加、搜索和清理。它采用 Apache 2.0 许可。
一个引人入胜的diyAudio论坛实验测试了听众是否能根据用于传输音频的“接口”——专业铜线、香蕉,甚至湿泥——辨别音质差异。主持人Pano使用这些非常规材料以及直接从CD抓取的音频创建了循环音频轨道。
结果令人震惊:在43次猜测中,只有6次是正确的,在统计上与随机机会一致。听众始终无法可靠地识别原始音频,也无法区分各种传输方法。
Pano认为,虽然这些材料是劣质导体,但它们主要充当电阻器,衰减信号而不是显著失真。受一部关于使用地球作为回线的单线电报的纪录片启发,该实验表明,即使是泥土和香蕉等看似不合适的介质,所引入的变化也难以被大多数听众察觉。结论?昂贵的音频线缆可能无法提供比更简单、非常规替代品更明显的改进。