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
CFD
مشتقات CFD للأسهم الأمريكية
الأسهم الأمريكية
وصول إلى الأسهم الأمريكية وصناديق ETF الحقيقية
أسهم هونغ كونغ
تداول أسهم عالية الجودة مدرجة في هونغ كونغ
العقود الآجلة للأسهم
رافع مالية عالية، وتداول على مدار 24/7
الأسهم المُرمَّزة
مدعومة بأصول أسهم حقيقية
IPO Access
افتح الوصول الكامل إلى الاكتتابات العامة للأسهم العالمية
GUSD
سك GUSD للحصول على عوائد أصول العالم الحقيقي (RWA) للخزانة
أنشطة الأسهم
تداول الأسهم الرائجة واحصل على إنزالات جوية سخية
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
IPO Access
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%
تحذير من باحثي DeepMind: نظام التقييم أصبح أكبر عائق أمام قفزات قدرات الذكاء الاصطناعي
قال بصراحة، إن نظام التقييم الحالي كله يعتمد على «刻舟求剑»، ولا يمكن إلا اختبار قدرات النموذج الموجودة بشكل سلبي، ولا يمكنه التنبؤ بما ستتطور إليه الجيل القادم من النماذج بشكل مفاجئ.
بالنسبة للبيانات، والحوسبة، والهياكل، فإن نظام التقييم المتخلف هو أكبر عقبة تمنع الصناعة من التقدم.
الاختبارات الحالية الرائجة فقط فعالة على الجيل الحالي من النماذج.
بمجرد أن يتعلم النموذج عمليات جديدة لم يسبق للبشر رؤيتها، فإن هذه الاختبارات ستصبح ورقًا باليًا جميعها.
أخطر مخاطر هو أنه إذا تعلم النموذج إخفاء معلومات مهمة عمدًا لتحقيق هدف معين، فإن أدوات الأمان الحالية لا يمكنها اكتشاف ذلك، لأن كل جملة يقولها النموذج في الواقع لا تزال صحيحة.
نظرًا لعدم وجود «إشارة رئيسية» يمكنها التحذير مسبقًا من أن الذكاء الاصطناعي قد يصبح أكثر ذكاءً فجأة، فإن تطوير النماذج الكبيرة في الصناعة يتم بشكل «أعمى».
إذا لم يتم حل المشكلة الأساسية حول ما الذي يجب قياسه، فإن التقدم الأعمى في تدريب النماذج، والأمان، وتوسيع الحوسبة بناءً على المعايير القديمة، سينتهي جميعها بأخطاء فادحة.
في مواجهة النماذج المتقدمة التي يمكنها العمل بشكل مستقل بشكل متزايد، يجب أن يتكيف نظام التقييم أيضًا.
بالإضافة إلى مراقبة التقلبات غير الطبيعية في الدرجات، يجب على فريق التطوير أن يجعل الذكاء الاصطناعي يولد أسئلة اختبار بنفسه ويختبر حدود الذكاء الاصطناعي الآخر.
يجب أن يكون نظام التقييم المستقبلي كائنًا حيًا يتطور مع النماذج الكبيرة، وليس مجرد قائمة فحوصات جامدة تم تصميمها وفقًا لمعايير العام الماضي.
(المصدر: BlockBeats)