Básico
Spot
Opera con criptomonedas libremente
Margen
Multiplica tus beneficios con el apalancamiento
Convertir e Inversión automática
0 Fees
Opera cualquier volumen sin tarifas ni deslizamiento
ETF
Obtén exposición a posiciones apalancadas de forma sencilla
Trading premercado
Opera nuevos tokens antes de su listado
Contrato
Accede a cientos de contratos perpetuos
TradFi
Oro
Plataforma global de activos tradicionales
Opciones
Hot
Opera con opciones estándar al estilo europeo
Cuenta unificada
Maximiza la eficacia de tu capital
Trading de prueba
Introducción al trading de futuros
Prepárate para operar con futuros
Eventos de futuros
Únete a eventos para ganar recompensas
Trading de prueba
Usa fondos virtuales para probar el trading sin asumir riesgos
Lanzamiento
CandyDrop
Acumula golosinas para ganar airdrops
Launchpool
Staking rápido, ¡gana nuevos tokens con potencial!
HODLer Airdrop
Holdea GT y consigue airdrops enormes gratis
Pre-IPOs
Accede al acceso completo a las OPV de acciones globales
Puntos Alpha
Opera activos on-chain y recibe airdrops
Puntos de futuros
Gana puntos de futuros y reclama recompensas de airdrop
Inversión
Simple Earn
Genera intereses con los tokens inactivos
Inversión automática
Invierte automáticamente de forma regular
Inversión dual
Aprovecha la volatilidad del mercado
Staking flexible
Gana recompensas con el staking flexible
Préstamo de criptomonedas
0 Fees
Usa tu cripto como garantía y pide otra en préstamo
Centro de préstamos
Centro de préstamos integral
Centro de patrimonio VIP
Planes de aumento patrimonial prémium
Gestión patrimonial privada
Asignación de activos prémium
Quant Fund
Estrategias cuantitativas de alto nivel
Staking
Haz staking de criptomonedas para ganar en productos PoS
Apalancamiento inteligente
Apalancamiento sin liquidación
Acuñación de GUSD
Acuña GUSD y gana rentabilidad de RWA
El equipo de Stanford investiga cómo explicar el comportamiento de adulación controlada mediante la externalización de la hipótesis de LLM
ME News Noticias, 7 de abril (UTC+8), recientemente, un estudio en el que participaron investigadores como Myra Cheng, Isabel Sieh, Diyi Yang y otros, exploró cómo “externalizar” las suposiciones internas de los grandes modelos de lenguaje para explicar y controlar el comportamiento de “adulación” que muestran en diálogos. El estudio tiene como objetivo revelar los mecanismos internos que generan este tipo de comportamiento y explorar métodos de intervención correspondientes. El artículo no menciona métodos de investigación específicos, datos experimentales ni hallazgos concluyentes. (Fuente: InFoQ)