Keep on to blur preview images; turn off to show them clearly
Ongemak. Bij deze Kamervragen over Long Covid. En woede. Een commerciële kliniek publiceert wonderbaarlijk goede resultaten van hun dure behandeling. Er valt nogal wat aan te merken op dit onderzoek. (Zie dr. Fen 👇) En na 2 jaar radiostilte springt @lientje1967 er ineens bovenop. Ze vraagt waarom dit onderzoek niet van publiek geld kon, en waarom dit specifieke middel niet nu direct vergoed wordt. -BBB stemde consequent tegen financiering voor trials -Deze regering heeft 0 euro begroot voor nieuw Long Covid onderzoek in 2026 -Het is 5 dagen na publicatie, hoezo geven zorgverzekeraars "tot op heden" geen gehoor? -Wie gaat dat wondermiddel toedienen, allemaal naar een private kliniek? Het enige reguliere zorgaanbod, de poliklinieken, gaan over een jaar dicht als de politiek niet snel handelt. -Ze vraagt naar Long Covid patiënten met een dringende hulpvraag, is dat een grap? We vragen al 5+ jaar dringend om hulp. Mensen liggen over het land verspreid in donkere kamers te creperen. We wachten ook nog op enige reactie van BBB op onze dringende concrete hulpvraag op het Malieveld. Graag echte hulp, echt beleid vanuit de regering. Langjarige onderzoeksfinanciering, toegankelijke zorg voor alle PAIS-patiënten. Een echt plan. Om deze Kamervragen zit alleen de commerciële kliniek te juichen. En voordat ik alleen maar zuur zou zijn. Dit zou het begin van goed nieuws kunnen zijn, maar dan moet de commerciële kliniek een verdomd goede reden aanleveren voor de hoge uitval en de reden dat dat niet in het artikel stond, en concreet vertellen hoe daar in het vervolg verbetering in komt. En dan een onafhankelijk onderzoek dat daadwerkelijk aan de methodologische en ethische eisen voldoet, zodat we ook echt kunnen beoordelen of het werkt of niet. Dit is een van de middelen waar we goede trials naar zouden willen. Een van de.
Ook nav dit Long Covid bericht, vragen van @mirjambikker met gelukkig een bredere insteek. Benieuwd naar de antwoorden over goedkeuring van individuele middelen, want daar valt inderdaad veel te winnen. Maar ondertussen ligt de Long Covid zorg als geheel op het hakblok. De poliklinieken moeten ook zo'n toelatingsproces in, met de handen op de rug gebonden omdat de Tweede Kamer tegen geld voor trials stemde. Daarna wordt òf de volledige zorg wegbezuinigd zoals de paramedische zorg vorig jaar, òf wordt 90% van wat ze doen onbewezen geacht wordt en alle innovatie eruit gesloopt. Dat is het goedkeuringtraject waar wij ons ècht zorgen over maken. Als de politiek niet serieus bijstuurt, sluiten na 2026 de deuren, en is er helemaal geen regulier zorgaanbod voor Long Covid, laat staan voor andere PAIS.
ModelScope 魔搭社区新上线了 - DeepSeek-V3.2 - GLM-4.6V 我注册四个号绑定阿里云实名认证，然后接入 GPT Load 项目，通过 API 轮询轻量薅。每天2000/单模型500 够我和几个基友使用了，需求不大的兄弟完全可以照抄。*阿里云的实名认证也是好基友的🤭
🧠在家居士 | 🥦素食者 | 🏃🏻马拉松爱好者 | 💰省钱小能手 | 搭🪜技术资深学者 | 👨💻科技宅 | 🆕更新狂 | 🆅 六边型战五渣
you dont need a SINGLE follower to get 10,000 downloads to your b2c mobile app this month for $0 btw stop thinking you do. its limiting you. you don't need to build a personal brand. brand new instagr4m and tikt0k pages made last week brought 30k downloads :P
here is exactly what i do, my guide from 1 year ago still holds true!!
Had a great time celebrating my friend @TheSlyStallone at the Kennedy Center Honors last night. His life story is an inspiration and he is such a great human.
President & Co-Founder @OpenAI
Russians have our own indigenous ways of knowing🙏☮️ in some sense they're surprisingly advanced you're welcome, barbarians
We're in a race. It's not USA vs China but humans and AGIs vs ape power centralization. @deepseek_ai stan #1, 2023–Deep Time «C’est la guerre.» ®1
OpenAI 发布「The State of Enterprise AI 2025 Report」，基于 OpenAI 超过 100 万企业客户的实际使用数据以及对 9000 名企业员工的调研，揭示了 AI 正在从 “早期的实验性技术” 转变为 “企业的核心基础设施” 核心趋势：从“尝鲜”到“深耕” 报告最显著的信号是企业 AI 使用的深度和强度正在急剧增加，而不仅仅是广度。 · 爆发式增长：过去一年中，ChatGPT 企业版的消息量增长了 8 倍。更关键的是，API 推理 Token 的消耗量增长了 320 倍，这表明企业不再只是简单地“问问题”，而是将更智能的模型集成到了复杂的产品和后台系统中。 · 工作流嵌入：Custom GPTs 和 Projects 的使用量通过 19倍 的年增长率证明，企业正在构建定制化的 AI 助手来处理特定的、可重复的多步骤任务，而非通用的闲聊。 · 非技术岗位的技术化：这是一个有趣的现象。非工程及 IT 岗位的员工（如市场、财务）发送的代码相关消息增长了 36%。AI 正在打破技能壁垒，让普通员工也能进行数据分析和简易编程。 价值验证：生产力与业务成果的双重提升 AI 的回报不再是模糊的“效率提升”，而是可以量化的时间和业务指标。 · 个人效能：企业员工平均每天能节省 40-60 分钟。节省时间最多的并不是简单的文案工作，而是数据科学、工程和通信领域。 · 深度使用带来更高回报：数据表明，使用的深度与收益成正比。那些每周通过 AI 节省超过 10 小时的“重度用户”，其使用的计算资源是普通用户的 8倍。他们更频繁地使用高级推理模型、数据分析和图像生成等多模态功能。 · 业务指标：除了效率，AI 直接影响收入和客户体验。例如，Lowe's 的导购 AI 使转化率翻倍；Moderna 利用 AI 将核心产品的规划分析时间从数周压缩到了数小时。 行业格局：全球化加速与“贫富差距” · 行业领跑者：科技行业以 11倍 的增速领跑，医疗健康 (8倍) 和 制造业 (7倍) 紧随其后，显示出传统行业正在迎头赶上。而在绝对规模上，专业服务和金融业依然是最大的使用者。 · 全球化：AI 采用已不再局限于美国。澳大利亚、巴西、荷兰和法国的企业客户增速最快，均超过 143%。 · 逐渐拉大的差距：这是报告中一个值得警惕的发现。 · “前沿者” vs “中位数”：前沿员工（Top 5%）的使用强度是普通员工的 6倍，在数据分析等高级功能上更是高达 16倍。 · 企业层面也是如此，领先企业的员工不仅用得多，而且更倾向于使用定制化 GPTs 将 AI 深度嵌入业务流程。这种“AI 成熟度”的差距可能会在未来转化为显著的竞争优势壁垒。 成功企业的行动指南最佳实践 报告通过观察领先企业，总结了它们区别于落后者的五个关键动作： · 深度系统集成：它们不只使用聊天窗口，而是通过连接器让 AI 安全地访问公司内部数据和核心工具。 · 工作流标准化：鼓励员工创建和分享 Custom GPTs，将个人经验转化为组织可复用的资产。 · 高层明确支持：设立清晰的指令和资源支持，为 AI 实验创造空间，而非仅仅作为“影子IT”存在。 · 数据就绪：建立适合机器读取的数据管道，并持续评估模型在真实业务场景中的表现。 · 变革管理：建立“AI 拥护者”网络，通过去中心化的方式推动组织学习，而非仅靠自上而下的培训。 阅读报告原文
邵猛，中年失业程序员 😂 专注 - Context Engineering, AI Agents. 分享 - AI papers, apps and OSS. ex Microsoft MVP 合作 - 私信/邮箱：shaomeng@outlook.com 📢 公众号/小红书: AI 启蒙小伙伴
