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清华大学交叉信息研究院介绍称，张林峰的研究在一定程度上推动了人工智能领域中基础研究的发展。例如，他在2019年提出自蒸馏算法，首次证明了知识蒸馏中的教师模型并非必需，推动了无教师知识蒸馏领域的发展。韩国科学技术院的Kuk-Jin Yoon教授表示“自蒸馏算法与序列性的算法相比有显著优势，有更好的泛化性和更高的效率”。麻省理工学院的韩松副教授在他的课程中专设列一小节介绍自蒸馏算法。

上海交通大学人工智能学院官网介绍称，该学院创新人才引进培育机制，吸引汇聚了人工智能及交叉领域的国内外顶尖师资，包括两院院士2名，外籍院士1名，IEEE Fellow 14名，国家杰出青年基金获得者、长江学者奖励计划等高层次人才66 人次，“四青”人才110 人次。全校有700余位从事人工智能及相关领域研究的博士导师（含医学院），覆盖多个专业方向。

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“AI虚拟医院对真实医院的设施和流程进行模拟，目前构建的42位AI医生分布在儿科、耳鼻喉科等21个科室，覆盖了300余种疾病。”相关负责人表示，海量患者是帮助AI医生进化的关键。真实世界中，一名出色的专科医生培养需要累积成千上万的案例经验，以及至少5-10年的临床经验。但在虚拟医院中，只需要几天时间就能完成，“在我们的设想中，随着AI医生的不断自我进化，未来将能够介入到真实的医疗应用场景中，辅助人类医生完成绝大多数工作，这也是智慧医疗领域最受关注的应用落地方向。”

AI医院的长处，体现在其对先进技术的深度整合与应用上。无论是通过对海量医疗数据的收集、分析和学习，挖掘出隐藏在数据背后的疾病规律和诊疗知识，从而为患者提供个性化的健康风险评估和精准的治疗方案；还是打破地域和时间的限制，缓解医疗资源分布不均的问题；亦或是辅助人类医生完成大量繁琐的日常工作，提高医疗服务的效率与质量，人工智能都有着巨大潜力。

但医疗绝不仅仅是技术的堆砌，更是情感的传递和关爱的体现。AI医生虽然能够快速准确地诊断疾病，甚至通过预设的程序与脚本，表现出一定的同情心与同理心，但在面对患者恐惧、焦虑等情感时，是否能给予真正的情感支持与人性温度，这不仅仅是技术层面的问题，更是伦理层面的考量。同时，患者与医生之间的情感链接是否能够建立，也是一次医疗过程能否顺利进行的要素之一。AI医生的决策过程是否透明、可解释可追溯，是否收获足够的信任度与接受度，这些问题的答案还需要时间的沉淀。

行医的真谛是什么？人们常常会用百多年前特鲁多医生的话来诠释，“有时去治愈，常常去帮助，总是去安慰”。在这个意义上，无论人工智能发展到何种程度，AI医生永远不会是人类医生的替代品。在未来的医疗体系中，AI医生将作为人类医生的得力助手，共同为患者提供更加高效、便捷的医疗服务，而人类医生则将在复杂病例诊断、患者心理支持、终极决策制定等方面展现其独特的价值。只有在这样的分工与合作的机制下，我们才有望构建一个既高效又富有同情心的医疗体系，让医学技术与人文精神在互相融合中绽放出更加璀璨的光芒。