العقود الآجلة
وصول إلى مئات العقود الدائمة
CFD
الذهب
منصّة واحدة للأصول التقليدية العالمية
الخیارات المتاحة
Hot
تداول خيارات الفانيلا على الطريقة الأوروبية
الحساب الموحد
زيادة كفاءة رأس المال إلى أقصى حد
التداول التجريبي
مقدمة حول تداول العقود الآجلة
استعد لتداول العقود الآجلة
أحداث مستقبلية
"انضم إلى الفعاليات لكسب المكافآت "
التداول التجريبي
استخدم الأموال الافتراضية لتجربة التداول بدون مخاطر
إطلاق
CandyDrop
اجمع الحلوى لتحصل على توزيعات مجانية.
منصة الإطلاق
-التخزين السريع، واربح رموزًا مميزة جديدة محتملة!
HODLer Airdrop
احتفظ بـ GT واحصل على توزيعات مجانية ضخمة مجانًا
Pre-IPOs
افتح الوصول الكامل إلى الاكتتابات العامة للأسهم العالمية
نقاط Alpha
تداول الأصول على السلسلة واكسب التوزيعات المجانية
نقاط العقود الآجلة
اكسب نقاط العقود الآجلة وطالب بمكافآت التوزيع المجاني
عروض ترويجية
AI
Gate AI
شريكك الذكي الشامل في الذكاء الاصطناعي
Gate AI Bot
استخدم Gate AI مباشرة في تطبيقك الاجتماعي
GateClaw
Gate الأزرق، جاهز للاستخدام
Gate for AI Agent
البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، Gate MCP، Skills و CLI
Gate Skills Hub
أكثر من 10 آلاف مهارة
من المكتب إلى التداول، مكتبة المهارات الشاملة تجعل الذكاء الاصطناعي أكثر فعالية
GateRouter
ختر بذكاء من أكثر من 40 نموذج ذكاء اصطناعي، بدون أي رسوم إضافية 0%
فريق ستانفورد قدم RAGEN-2، باستخدام منظم المعلومات المتبادل لحل مشكلة فراغ سلوك وكيل التعلم المعزز
أخبار ME، 9 أبريل (بتوقيت UTC+8)، مؤخرًا، أشارت دراسة باسم RAGEN-2 إلى أنه على الرغم من أن الوكيل المدرب بواسطة التعلم المعزز يبدو أنه يتصرف بشكل متنوع، إلا أنه في الواقع يكرر نماذج، مما يؤدي إلى إنتروبيا عالية ولكن معلومات متبادلة تقريبًا تساوي الصفر، أي أن النموذج تعلم طرقًا متعددة لقول الكلام الفارغ. ولحل هذه المشكلة، اقترح الباحثون منظمًا يعتمد على الإدراك للمعلومات المتبادلة. تم إنجاز هذه الدراسة بواسطة @wzenus و@ManlingLi_ و@YejinChoinka وFei-Fei Li معًا. (المصدر: InFoQ)