人工智能健康助手OpenHealth的本地部署指南
本文简要介绍在Windows计算机以Docker方式本地部署人工智能应用OpenHealth的过程。OpenHealth是一个人工智能健康助手，通过本地运行的人工智能框架和个人健康信息运行。系统由解析和LLM两个主要组件组成。目前，解析使用Upstage和OpenAI API（在我们的测试中表现最佳），本地解析器即将推出。LLM组件可以使用Ollama在本地完全运行。开发者有一段故事：五年来，他一直与神秘症状作斗争，花了 10 多万美元拜访了 30 多家医院和专家，直到看了风湿病医生，才知道可能患有自身免疫性疾病。当他把所有症状和医疗数据输入 GPT 时，验证了这个结果。这个项目有助于病史支离破碎，诊断不明确的人。可能会用到的环境准备适用于 Linux 的 Windows 子系统文档；在 Windows、Linux 和 macOS 上安装 PowerShell；安装Git;使用WinGet工具安装和管理应用程序;获取适用于 Mac、Windows 和 Linux的 Docker Desktop。OpenHealth的基本情况可以添加的健康检查数据血液检查结果健康检查数据个人身体信息家族病史症状支持的语言模型OpenAI ChatGPTAnthropic ClaudeGoogle GeminiMeta LlamaDeepSeek-V3（可能已支持如何运行 OpenHealth克隆仓库：git clone https://github.com/OpenHealthForAll/open-health.git cd open-health 设置和运行：# 复制环境文件 cp .env.example .env # 在.env文件中添加API密钥： # UPSTAGE_API_KEY - 用于解析（在 https://www.upstage.ai 注册即可获得 $10 免费额度，无需绑定信用卡） # OPENAI_API_KEY - 用于增强解析功能 # 使用Docker Compose启动应用 docker compose --env-file .env up 如果提示 ERROR [app internal] load metadata for docker.io/library/node:lts 错误的，可尝试先行拉取数据docker pull docker.io/library/node:lts，再运行docker compose --env-file .env up来部署。对于现有用户：docker compose --env-file .env up --build 访问OpenHealth： 打开浏览器并访问 http://localhost:3000 开始使用 OpenHealth。注意：如果您使用Docker运行Ollama，请确保将Ollama API端点设置为：http://docker.for.mac.localhost:11434/示范应用这个使用步骤与界面元素的对照可能有点乱，但以下步骤比较适合专业用户的行为惯性。开启新的对话；设置语言模型选择助理模式修改系统提示：会根据助理模式提供自动模板输入病例记录提供健康检查数据在这里，我描述了一个模拟病例，主要是一些呼吸道症状、肌肉疼痛和潜在的胃肠道问题，系统诊断甲型流感或者COVID-19可能性高，并给出了辅助检查、鉴别诊断以及治疗和管理，有临床医生诊断思维或者病例写作的专业性和完整度。请各位读者留意季节传染病。美国正迎来流感季第二波高峰，当前感染的水平，创2009年美国甲流疫情以来的最高水平。然后，我提供了进一步的关键检查报告：肺CT扫描显示亚实性结节和胸膜凹陷征。助手重新评估，提示这进一步完善了鉴别诊断，并显著提高了对某些特定疾病的怀疑，特别是肺癌，以及在较小程度上某些感染或炎症。助手建议进行组织活检和分子生物学检测。那么当初那些典型的呼吸道症状呢？——应调查最初的呼吸道症状，但现在这些症状已不再是主要关注的问题。目前，肺结节的检出率显著上升，肺结节是否发展成为肺癌备受关注。专业读者请关注《中国肺部结节分类、诊断与治疗指南》、《多发磨玻璃结节样肺癌多学科诊疗中国专家共识》、《肺结节诊治中国共识》、《中华医学会肺癌临床诊疗指南》等更多学术指南。
六位未满25岁的科技天才是马斯克DOGE（政府效率部）的“六君子”（《每日邮报》称为“书呆子大军”）。他们手握AI、数据科学和自动化技术，意图用代码取代政客，用算法消灭低效，以科技之力撬动整个国家机器。由于信奉（1）未来十年全球风险集中在环境、技术和社会治理（世界经济论坛《2024年全球风险报告》），和（2）全球治理转型、人工智能技术和特朗普新政加速旧国际秩序崩溃这两个理论和判断，转发本文以介绍人工智能、数据科学和自动化应用于社会治理。世界的历史是由少数异见者书写的，而技术革命总是从边缘燃起，如今，一场可能颠覆全球治理体系的风暴，正由六位未满25岁的科技天才掀起。他们是马斯克DOGE（政府效率部）的“六君子”——一群从未涉足政治、毫无行政经验的年轻人、“志愿者”，却被赋予了美国联邦政府的最高权限，得以审查、重组、甚至废除传统官僚体系。他们手握AI、数据科学和自动化技术，意图用代码取代政客，用算法消灭低效，以科技之力撬动整个国家机器。是技术民主的希望，还是硅谷独裁的阴谋？这六个人，可能正在重塑全球政治秩序，抑或埋下毁灭性的隐患。这六位年轻人是谁？为什么是他们？姓名 年龄 背景Ethan Shaotran (邵传) 22 哈佛大学大四学生，AI专家，曾在哈佛的自驾车运算实验室工作，曾获OpenAI资助，创立AI自动化初创公司Akash Bobba 21 加州大学伯克利分校在读，曾担任桥水对冲基金的投资工程实习生及在Meta和Palantir实习，精通数据分析Gautier Cole Killian 24 毕业于加拿大魁北克的麦吉尔大学，曾在高频交易企业Jump Trading担任工程师，算法专家Luke Farritor 23 内布拉斯加大学辍学，曾在SpaceX实习，曾在软件公司Github工作，去年利用AI破译一份2000年历史的意大利庞贝古城Vesuvius的内容而获得70万元奖金，那是科学家研究数百年仍无解的烧焦古文档Edward Coristine 19 东北大学（Northeastern University）学生，曾任职于LesserEvil团队，曾在大脑芯片新创公司Neuralink实习，AI编程天才Gavin Kliger 25 加州大学伯克利分校毕业，前对冲基金工程师，擅长组织管理他们没有传统政客的圆滑，也不受制于老派的政治规矩。在他们的世界里，效率至上，数据为王。他们不是通过选举上位，而是靠马斯克的信任、硅谷的投资，以及他们的技术天赋，直接渗透到美国政府的神经中枢。他们代表了硅谷的终极野心（可能用雄心更为恰当）：让政府像科技公司一样运作，让国家像AI系统一样高效。3日，马斯克回应了外界对他的团队年轻、缺乏经验的批评，列举了他们的教育背景和工作背景。马斯克在X平台发文称：“他们的年轻是一笔财富：带来了新的观点、对新兴技术的了解，以及在快速发展的环境中更替的敏捷性。他们非但不是‘不合格’，而且在解决复杂问题的记录上往往领先于行业平均水平，使他们跻身美国最聪明的人才行列。是时候承认了，媒体报导DOGE有世界上最好的软件工程师属实。”他们要做什么？——颠覆式技术治理的到来这六位年轻人的核心任务，是执行“政府效率审核”（DOGE），一个马斯克亲手打造的机构，其目标无比清晰——用技术手段重塑美国政府，裁撤低效官僚，优化资源配置，让AI和数据科学成为决策基石。他们的主要手段包括：用算法审核政府部门效率——AI模型分析每个联邦机构的运行数据，裁撤不必要岗位，减少财政浪费。推动“自动化治理”——让AI自动审批文件、分配预算，甚至做出行政决策，减少人为干预，提高执行速度。数据驱动政策改革——基于社会经济模型实时调整法规，不再依赖政客的拍脑袋决策，而是让机器计算出最优方案。政府数据库整合——打破机构壁垒，将各部门的数据汇总，以实现全民信息的无缝管理，使政府更加透明。去政治化的高效管理——削弱传统政党的影响力，让数据科学家和工程师主导国家运作。这意味着，美国的治理方式可能迎来一场比工业革命更剧烈的技术巨变。但无法确定的是——这种变革是进步，还是危险的实验？这将带来什么？——效率革命，还是科技独裁？技术乌托邦的承诺：政府效率大幅提升——消除低效流程，决策速度提高数倍。腐败减少——AI自动化审核和数据透明化降低贪污风险。公共资源优化——精确分配财政资金，让真正需要的人受益。AI辅助治理——减少官僚主义，使政府决策更加科学和数据驱动。民主制度的崩解：权力过度集中——这六人未经选举，却掌控政府核心决策权，民主的权力制衡将被打破。个人隐私消失——数据整合的副作用是政府可能会监控所有公民的行为，隐私权被彻底抹杀。AI的不可预测性——算法可能基于数据做出社会不公正的决策，而人类甚至无法理解它的逻辑。硅谷统治的降临——最终，国家可能由一小撮科技精英实际控制，平民百姓彻底失去发言权。这一切是否意味着，民主制度正走向终结？AI技术正在吞噬人类的治理权？马斯克的终极计划：美国2.0？马斯克早已明确表示，他认为政府效率低下，而科技公司运作更加高效。他是否想把美国改造成“科技企业国家”？短期影响（2025-2030）• 联邦政府机构大幅裁员，传统官僚体系崩塌。• 数据科学家、工程师比政客更具决策权。• AI成为治理核心，美国政府进入算法管理时代。中期影响（2030-2040）• 传统选举制度削弱，技术官僚取代政党政治。• 国家治理完全数据化，人类决策者的作用大幅下降。• “硅谷模式”扩展至全球，各国争相效仿美国的技术治理体系。长期影响（2040以后）• AI完全主导国家治理，政治家成为历史。• 选民不再选择总统，而是投票选择最先进的AI算法。• 民主制度或被彻底淘汰，进入技术寡头统治时代。技术民主，还是新时代的“科技独裁”？这六位年轻人，或许是新时代的革命者，也可能是民主制度的掘墓人。他们手握着改变世界的钥匙，但这把钥匙会打开未来的大门，还是通向监控社会的牢笼？成大事者，不谋于众。这些人必然饱受社会的非议，包括搬出法律、历史等横挑鼻子竖挑眼。但是，归根结底，DOGE一定会恪守两条原则：一是趋利避害；二是摆事实、讲道理。最有意思是，2月4日，美国出现判若云泥的两则重要消息：一是美国前总统拜登已与好莱坞的创新艺人经纪公司（CAA）签约；二是六个年轻人横空出世。也就是说，刚刚下岗的拜登找了个“泥饭碗”，据报道，特朗普在椭圆形办公室接受记者采访，他被问及是否知道拜登与美国知名艺人经纪公司创新艺人经纪公司(CAA)签约的消息。“你一定是在开玩笑吧。”特朗普在接受记者提问后摇摇头说道，“他和一家经纪公司签约了？”我认为他有比这更大的问题，但我祝他一切顺利，”特朗普补充说。而另一方面，这六个年轻人正在谋划砸碎美国最大的金饭碗，此前，马斯克曾表示要从近7万亿美元的联邦预算中削减2万亿美元，2万亿美元可是个天文数字，譬如，俄罗斯的经济规模约为2.2万亿美元。六人的崛起标志着一场前所未有的实验——用极端精简、高度技术化的团队来改造世界上最发达国家庞大的政府机构。这是否会成为行政管理的一场深刻革命，从而彻底颠覆传统的官僚体系，还是仅仅是一次短暂且充满争议的科技实验、政治闹剧。这些未知都等待时间来验证。从目前进展来看，至少是一个可圈可点的进步。科技将如何塑造未来，美国乃至全球都在拭目以待。
深度求索（DeepSeek）是由中国对冲基金幻方（High-Flyer）创立和支持的人工智能公司。2024年12月，该公司将其人工智能模型 DeepSeek-V3 版作为开源发布，声称该模型可与 OpenAI 和谷歌的模型相媲美，但训练成本仅为 560 万美元（尚不清楚具体包括哪些支出，但推测是该模型使用 2,048 个 NVIDIA H800 GPU 进行了约两个月预训练的 GPU 成本）。DeepSeek在网页端、APP 和 API 全面上线，可以写代码、读文件、写作各种创意内容，该模型正受到越来越多的关注。在Vibe-Eval基准测试中是迄今为止排名最高的公开授权模型，也是目前最大的公开授权模型，比 Meta 公司最大的 Llama 系列模型 Llama 3.1 405B 还要大得多。幻方是中国最大的量化基金之一，利用机器学习进行股票交易，现在管理着约 80 亿美元的资金。2021年，幻方投资了包含 10,000 多个Nvidia A100 GPU的超级计算机。幻方过去几年的回报率比股市基准高出20%-50%，但机器学习的择时能力不佳，并且在市场波动期间，模型会承担更高的风险，从而导致资产损失。结果，糟糕的业绩和监管机构对量化投资的打击（包括限制高频交易和杠杆产品等）加剧了幻方的困境，直到利用现有设施和技术进入人工智能大模型领域，似乎自然而然。如果投资管理完全基于数学和统计方法来做出投资决策，则投资流程属于量化投资流程；如果投资决策基于基本面分析和人为判断，则该流程属于基本面投资流程。人工智能生态系统正在形成三个层次：应用程序（Duolingo、Netflix、Tesla）、人工智能模型（Anthropic、Gemini、OpenAI）和基础设施（AWS、Google Cloud、Nvidia），其中有两家公司占据主导地位——OpenAI在过去六个月中将其年收入翻了一番，达到 34 亿美元。在过去 12 个月中，Nvidia 报告的收入为 960 亿美元，是其 2022 年总收入的 4 倍。DeepSeek 使用不太先进的 Nvidia 芯片低成本地实现了 AI 能力的飞跃，这让硅谷芯片制造商的投资者感到恐慌，Nvidia 股价在一天内下跌了 17%，以及引发更多科技、经济和政治话题。相比此前所有的顶级玩家，幻方并不是一家高科技公司，数天前还几乎不为人知。现在，我们对其充足的硬件储备和特殊的技术实现充满好奇。SemiAnalysis 汇编的供应链数据显示，DeepSeek 最终可能积累了约 50,000 块 Nvidia 芯片，包括 H800、H20 和被禁的 H100。OpenAI 表示正在调查 DeepSeek 是否使用其模型来训练其聊天机器人。国务院总理李强2025年1月20日下午主持召开专家、企业家和教科文卫体等领域代表座谈会，听取对《政府工作报告（征求意见稿）》的意见建议。DeepSeek创始人梁文锋受邀出席并发言（via CCTV）。2025年1月20日，DeepSeek-R1 发布，性能对标 OpenAI o1 正式版。R1 可能代表着降低 AI 成本的转折点：专注于软件和模型改进，而不是不断追求昂贵的硬件计算能力。DeepSeek 以低廉的价格提供了强大的性能，但还没有具体的商业化计划。更多相关请持续关注，目前Ben Thompson对此写的《DeepSeek 常见问题解答》是一篇不错的汇总。从技术角度来看，DeepSeek 挑战了人工智能产业在过去一段时间的核心信念，即认为更强大的硬件才是推动人工智能发展的关键。Project Syndicate《DeepSeek 为何重要？》一文则综合了学者在经济和地缘政治角度的更多观点。DeepSeek-V3作为开源模型发布后，迅速被中国本土科技公司、三大电信运营商和各地政务系统部署或接入，甚至一些宣称自研模型对标ChatGPT的互联网公司纷纷扮演DeepSeek入口的工具角色，这可能源于其与政府AI发展战略的高度契合。DeepSeek被快速而广泛地云部署和端侧部署将引发硬件狂潮，IT厂商们迅速推出了DeepSeek主机，各算力平台、手机厂商、汽车厂商都宣称已接入，有许多课程教授人们怎么本地部署DeepSeek。思考人工智能模型或者应用不会一枝独秀并且永摘桂冠，但我们更关心的是现象是否已经颠覆物理学常识，即更强大的硬件（更直白地说就是更强大的算力）不再是推动人工智能发展的关键。一直以来，人工智能训练和推理都是运算密集的过程。运行本地部署的R1，显卡风扇比运行其他模型都要跑得欢。