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
أطلقت جوجل ReasoningBank، حيث يستخلص الوكيل الذكي استراتيجيات الاستنتاج من تجارب النجاح والفشل
كانت هناك عيوب في اثنين من الحلول الرئيسية السابقة: سجل Synapse مسار كامل للأفعال، لكن الدقة كانت عالية جدًا مما يصعب نقله؛ بينما يستخلص Agent Workflow Memory فقط سير العمل من الحالات الناجحة.
قام ReasoningBank بتعديل نقطتين: استبدال هدف التخزين من «تسلسل الأفعال» إلى «نمط الاستنتاج»، بحيث تحتوي كل ذاكرة على ثلاثة حقول منظمة: عنوان، وصف، ومحتوى؛ كما أُدرجت أيضًا مسارات الفشل في عملية التعلم.
يقوم النموذج باستدعاء نموذج كبير آخر لتقييم مسار التنفيذ، حيث يتم تفكيك تجارب الفشل إلى قواعد لتجنب الأخطاء، مثل ترقية قاعدة «عند رؤية زر Load More اضغط عليه» إلى «أولاً تحقق من علامة الصفحة الحالية، لتجنب الوقوع في التمرير اللانهائي، ثم اضغط على تحميل المزيد».
كما اقترحت الورقة تقنية أخرى تسمى Memory-aware Test-time Scaling (MaTTS)، حيث يتم تخصيص المزيد من القدرة الحاسوبية أثناء الاستنتاج لمحاولة متكررة، ويتم تخزين عملية الاستكشاف في الذاكرة.
التوسعة المتوازية تتيح للذكاء الاصطناعي تشغيل مسارات مختلفة لنفس المهمة، من خلال المقارنة الذاتية لاستنتاج استراتيجيات أكثر استقرارًا؛ بينما التوسعة التتابعية تتضمن تحسين متكرر لمسار واحد، مع تسجيل الاستنتاجات الوسيطة في الذاكرة.
على مقياسين، WebArena لمهام المتصفح وSWE-Bench-Verified لمهام الكود، تم استخدام نموذج Gemini 2.5 Flash كنظام ReAct، ووجد أن ReasoningBank يتفوق على خط الأساس بدون ذاكرة بنسبة نجاح أعلى بمقدار 8.3% على WebArena و4.6% على SWE-Bench-Verified، مع تقليل متوسط عدد الخطوات بمقدار حوالي 3 خطوات لكل مهمة؛
بعد تطبيق التوسعة المتوازية MaTTS (k=5)، زادت نسبة النجاح على WebArena بمقدار 3 نقاط مئوية، وانخفض عدد الخطوات بمقدار 0.4 خطوة أخرى.
(المصدر: BlockBeats)