Futures
Accédez à des centaines de contrats perpétuels
TradFi
Or
Une plateforme pour les actifs mondiaux
Options
Hot
Tradez des options classiques de style européen
Compte unifié
Maximiser l'efficacité de votre capital
Trading démo
Introduction au trading futures
Préparez-vous à trader des contrats futurs
Événements futures
Participez aux événements et gagnez
Demo Trading
Utiliser des fonds virtuels pour faire l'expérience du trading sans risque
Lancer
CandyDrop
Collecte des candies pour obtenir des airdrops
Launchpool
Staking rapide, Gagnez de potentiels nouveaux jetons
HODLer Airdrop
Conservez des GT et recevez d'énormes airdrops gratuitement
Launchpad
Soyez les premiers à participer au prochain grand projet de jetons
Points Alpha
Tradez on-chain et gagnez des airdrops
Points Futures
Gagnez des points Futures et réclamez vos récompenses d’airdrop.
Investissement
Simple Earn
Gagner des intérêts avec des jetons inutilisés
Investissement automatique
Auto-invest régulier
Double investissement
Profitez de la volatilité du marché
Staking souple
Gagnez des récompenses grâce au staking flexible
Prêt Crypto
0 Fees
Mettre en gage un crypto pour en emprunter une autre
Centre de prêts
Centre de prêts intégré
智谱AI a publié le modèle de codage visuel GLM-5V-Turbo
Nouvelles ME, le 2 avril (UTC+8) : Zhipu AI a récemment publié son nouveau modèle de base de nouvelle génération, GLM-5V-Turbo. Ce modèle vise à combler l’écart entre la perception visuelle et le génie logiciel. Contrairement aux modèles de grands langages standards qui ne reposent que sur des invites textuelles, GLM-5V-Turbo prend nativement en charge le traitement d’entrées visuelles telles que des maquettes de conception et des captures d’écran ; il est présenté comme un « modèle d’encodage visuel ». D’après les points de vue évoqués dans l’article, ce modèle dispose de capacités natives d’encodage multimodal, lui permettant de comprendre diverses formes d’entrées telles que des images, des vidéos, des maquettes de conception et la mise en page des documents, et d’obtenir, en termes d’équilibre entre les capacités visuelles et de programmation, des performances de premier plan lors de tests de référence centraux. (Source : InFoQ)