AI 如何助力培养新一代医生？
最近，纽约大学朗格尼医学中心（NYU Langone）在 AI 辅助医学教育领域的探索引发关注。他们的实践，让我们看到 AI 如何给医学教育带来变革。
NYU Langone 利用 AI 技术打造了创新的医学培训模式。通过结合智能代理、检索增强生成（RAG）和实时病例洞察，为医学生提供沉浸式学习体验。学生不再局限于传统理论学习，而是借助 AI 模拟真实医疗场景，参与虚拟病例诊断和治疗，在实践中积累经验。
比如，AI 能够根据海量真实病例数据，生成高度逼真的虚拟患者案例，涵盖各种复杂病症。学生在诊断过程中，AI 系统还会实时提供参考资料和相关案例，帮助他们做出更准确判断。而且，AI 能对学生的诊断过程进行分析，指出问题并提供改进建议，就像随时有一位专业导师在旁指导。
这种基于 AI 的医学培训模式，优势明显。一方面，它能让学生接触到更多样化的病例，突破时间和空间限制，提升临床技能；另一方面，AI 的实时反馈机制，能帮助学生及时纠正错误，加深对知识的理解。
不过，AI 辅助医学教育也面临挑战。比如，如何确保 AI 生成的病例和反馈信息的准确性和可靠性，以及如何平衡 AI 技术与传统教学方法，都是需要思考的问题。
NYU Langone 的实践，让我们看到 AI 在医学教育领域的巨大潜力。相信随着技术的发展，AI 将在培养新一代医生的过程中发挥更大作用，为医疗行业的未来带来更多可能。
浏览器智能体崛起：为何 Convergence 的 Proxy 打败 OpenAI 的 Operator？
最近，浏览器智能体领域出现了激烈竞争，Convergence公司的Proxy和OpenAI的Operator备受关注，前者目前似乎更胜一筹。
先来说说OpenAI的Operator。它在今年1月23日上线，由CUA模型驱动，能像人一样操作屏幕上的按钮、菜单和文本，执行各种数字任务，无需特定操作系统或网络API。比如预订机票、酒店，规划购物订单并完成网购，它都能代劳。它还能跨聊天窗口多任务并行处理，用户可为特定网页或全站添加自定义指令。为保障安全，敏感操作需人工确认，还设有滥用防范系统。
而Convergence的Proxy同样不容小觑。它是一款个性化人工智能助手，能学习任务和工作流程，将用户从繁琐工作中解放出来。不管是企业用户还是普通消费者，都能从中受益，比如预订假期或订购杂货。Proxy可以跨多个任务和领域工作，借助大型元学习模型，像人类一样通过长期记忆和持续学习获得技能。
Proxy之所以能打败Operator，主要在于其独特优势。在处理复杂网站时，Proxy对动态内容和交互元素的处理更精准，Operator有时会在这些任务上栽跟头。Proxy的核心优势在于其架构，它采用了优化方法解析网页结构，能像人类用户一样理解上下文并做出决策。而Operator采用更通用的方法，遇到意外的网页布局时容易出错。测试显示，Proxy完成任务的成功率更高，达到预期结果所需的尝试次数更少，从而减少了处理时间和成本。比如在填写复杂在线表格和导航嵌套菜单网站时，Proxy的表现都优于Operator 。
尽管目前Proxy领先，但OpenAI也意识到Operator的不足，计划发布更新以更好地处理动态内容。未来，浏览器智能体还会与其他AI技术深度融合，带来更多可能。
