varrequest=require('superagent');varurl='api/server';request.put(url).set('Content-Type','application/json').send('{"name":"tj","pet":"tobi"}').end(function(err,res){if(err)throwerr;console.log(res.text);});以上是我用于上传数据的代码。如果我更改帖子，那就不起作用。我不知道为什么会有帮助？另外，实际上我想上传文件。但是我无法使用.attach('theFile',file)。我已经搜索了很多
数据要素十大应用场景1.数据要素×智能制造2.数据要素×智慧农业3.数据要素×商贸流通4.数据要素×交通运输5.数据要素×金融服务5.数据要素×科技创新5.数据要素×文化旅游6.数据要素×医疗健康7.数据要素×应急管理8.数据要素×气象服务9.数据要素×智慧城市10.数据要素×绿色低碳为贯彻落实党中央、国务院决策部署，发挥数据要素乘数效应，赋能经济社会发展，国家数据局研究起草了《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）（征求意见稿）》，目前正向社会公开征求意见。该行动计划提出了十大数据要素应用场景，具体如下：1.数据要素×智能制造创新研发模式，支持工业制造类企业融合设计、仿真、实验验
通用AGI，或许近在咫尺。OpenAI下一步「登月计划」，就是实现人类期待已久的超级人工智能，而到达这一步的前提是——解决超级AI对齐问题。就在前几天，首席科学家Ilya带头OpenAI超级对齐团队取了的实质性成果。他们发表的最新论文，首次确定了超级AI对齐的研究方向：即小模型监督大模型。实证表明，GPT-2可以用来激发GPT-4的大部分能力，能够达到GPT-3.5的性能。甚至还可以泛化到小模型失败难题上。其中，官方博客的第一句便是：我们相信超级智能可能会在未来10年内出现。再加上传闻中即将面世的GPT-4.5，以及或许会在明年诞生的GPT-5，OpenAI似乎已经准备好迎接超级人工智能到来了
背景作为当前炙手可热的前沿技术之一，生成式AI被广泛应用于各类视觉合成任务，尤其是在图像生成和编辑领域获得了令人赞叹的生成效果。对比静态图像，视频拥有更丰富的动态变化和语义信息，而现有的视觉生成任务主要基于变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN），但通常会受限于特定场景和数据，很难提供普适的解决方案。因此，近年来基于扩散模型（DiffusionModels）在分布式学习上表现出的卓越能力，扩散模型也开始被拓展到视频领域，并在视频生成与编辑领域展现出了巨大的潜力。在研究初期，基于扩散模型的视频生成和编辑任务利用文本-视频数据集直接训练文生视频模型以达到目标。然而，由于缺少高质量的视频数据，
斯坦福华人退学博士开发的Pika，让AI技术和艺术迸发出了绚丽的火花。最近，又有斯坦福的华人研究人员提出的新的框架——WonderJourney，可以用一句话或者一张图，自动生成一系列3D场景的连续画面，效果炫酷！图片用一张爱丽丝奇境漫游的图片，就能生成一段真的爱丽丝漫游的梦境经历。或者，用一首陆游的《游山西村》，可以生成一段水墨风格的诗词梦境：莫笑农家腊酒浑，丰年留客足鸡豚。山重水复疑无路，柳暗花明又一村。箫鼓追随春社近，衣冠简朴古风存。从今若许闲乘月，拄仗无时夜扣门图片项目网址：https://kovenyu.com/WonderJourney/图片论文地址：https://arxiv.o
一段音频+一张照片，瞬间照片里的人就能开始讲话了。生成的讲话动画不但口型和音频能够无缝对齐，面部表情和头部姿势都非常自然而且有表现力。而且支持的图像风格也非常的多样，除了一般的照片，卡通图片，证件照等生成的效果都非常自然。再加上多语言的支持，瞬间照片里的人物就活了过来，张嘴就能飙外语。这是由来自南京大学等机构的研究人员提出的一个通用框架——VividTalk，只需要语音和一张图片，就能生成高质量的说话视频。论文地址：https://arxiv.org/abs/2312.01841这个框架是一个由音频到网格生成，和网格到视频生成组成的两阶段框架。在第一阶段，考虑面部运动和blendshape分布
随着大型语言模型（LLM）的发展，从业者面临更多挑战。如何避免LLM产生有害回复？如何快速删除训练数据中的版权保护内容？如何减少LLM幻觉（hallucinations，即错误事实）?如何在数据政策更改后快速迭代LLM？这些问题在人工智能法律和道德的合规要求日益成熟的大趋势下，对于LLM的安全可信部署至关重要。目前业界的主流解决方案为LLM对齐(alignment)，即通过建立对比数据（正样本和负样本）用强化学习的方式来对LLM进行微调(Finetuning)，也就是RLHF(ReinforcementLearningfromHumanFeedback)[1]，从而保证LLM输出符合人类预期和
原文链接：https://www.techbeat.net/article-info?id=4375作者：seven_最近的一些工作向我们展示了AIGC在创造性生成图像、视频等方面的潜力，相信已有很多研究者在沿着这一方向进行拓展式的挖掘和创新。目前已有很多衍生应用出现在了大家眼前，例如仅通过手绘草图生成具有真实感的照片，该工作可以应用在很多设计领域，将设计师寥寥数笔画下的草图进行加工，可以提高工作效率。再比如另一个非常新奇的新功能，模型根据用户输入的指令就可以对目标图像进行P图修改，这一功能受到了广泛的关注。论文链接：https://arxiv.org/abs/2211.09800代码链接：h
化学反应是药物设计和有机化学研究的基础。研究界越来越需要一种能够有效捕获化学反应基本规则的大规模深度学习框架。近日，来自北京大学和望石智慧的研究团队提出了一种新方法来弥合基于反应的分子预训练和生成任务之间的差距。受有机化学机制的启发，研究人员开发了一个新的预训练框架，使其能够将归纳偏差纳入模型中。所提框架在执行具有挑战性的下游任务中取得了最先进的结果。通过掌握化学知识，生成框架克服了当前依赖少量反应模板的分子生成模型的局限性。在大量的实验中，模型生成了高质量的可合成药物样结构。总的来说，该研究向各种基于反应的应用程序的大规模深度学习框架迈出了重要一步。该研究以《Bridgingthegapbe
还记得JasonWei吗？这位思维链的提出者还曾共同领导了指令调优的早期工作，并和YiTay、JeffDean等人合著了关于大模型涌现能力的论文。目前他正在OpenAI参与ChatGPT的开发工作。机器之心曾经报道过他为年轻AI研究者提供的一些建议。近日，他以客座讲师的身份为斯坦福的CS330深度多任务学习与元学习课程讲了一堂课，分享了他对大型语言模型的一些直观认识。目前斯坦福尚未公布其演讲视频，但他本人已经在自己的博客上总结了其中的主要内容。当今的AI领域有一个仍待解答的问题：大型语言模型的表现为何如此之好？对此，JasonWei谈到了六个直觉认识。这些直觉认识中许多都是通过人工检查数据得到
