Dasar
Spot
Perdagangkan kripto dengan bebas
Perdagangan Margin
Perbesar keuntungan Anda dengan leverage
Konversi & Investasi Otomatis
0 Fees
Perdagangkan dalam ukuran berapa pun tanpa biaya dan tanpa slippage
ETF
Dapatkan eksposur ke posisi leverage dengan mudah
Perdagangan Pre-Market
Perdagangkan token baru sebelum listing
Futures
Akses ribuan kontrak perpetual
TradFi
Emas
Satu platform aset tradisional global
Opsi
Hot
Perdagangkan Opsi Vanilla ala Eropa
Akun Terpadu
Memaksimalkan efisiensi modal Anda
Perdagangan Demo
Pengantar tentang Perdagangan Futures
Bersiap untuk perdagangan futures Anda
Acara Futures
Gabung acara & dapatkan hadiah
Perdagangan Demo
Gunakan dana virtual untuk merasakan perdagangan bebas risiko
Peluncuran
CandyDrop
Koleksi permen untuk mendapatkan airdrop
Launchpool
Staking cepat, dapatkan token baru yang potensial
HODLer Airdrop
Pegang GT dan dapatkan airdrop besar secara gratis
Launchpad
Jadi yang pertama untuk proyek token besar berikutnya
Poin Alpha
Perdagangkan aset on-chain, raih airdrop
Poin Futures
Dapatkan poin futures dan klaim hadiah airdrop
Investasi
Simple Earn
Dapatkan bunga dengan token yang menganggur
Investasi Otomatis
Investasi otomatis secara teratur
Investasi Ganda
Keuntungan dari volatilitas pasar
Soft Staking
Dapatkan hadiah dengan staking fleksibel
Pinjaman Kripto
0 Fees
Menjaminkan satu kripto untuk meminjam kripto lainnya
Pusat Peminjaman
Hub Peminjaman Terpadu
Microsoft merilis model embedding teks Harrier tiga tingkat sumber terbuka, versi 27B menduduki peringkat teratas di daftar MTEB v2 multibahasa
Berdasarkan pemantauan 1M AI News, Microsoft merilis keluarga model embedding teks multi-bahasa open source di Hugging Face bernama harrier-oss-v1, yang mencakup tiga tingkatan: 270M, 0.6B, dan 27B. Kartu model menunjukkan bahwa rangkaian ini menggunakan arsitektur decoder-only, last-token pooling, dan normalisasi L2, dengan dukungan maksimum 32768 token, serta dapat digunakan untuk penelusuran (retrieval), clustering, kemiripan semantik, klasifikasi, penambangan dwibahasa, dan reranking.
Multilingual MTEB v2 adalah tolok ukur embedding teks multi-bahasa yang umum digunakan di industri, terutama menguji tugas seperti penelusuran, klasifikasi, clustering, dan kemiripan semantik. Kartu model Microsoft menyatakan bahwa skor ketiga tingkatan model pada tolok ukur tersebut masing-masing adalah 66.5, 69.0, dan 74.3, dengan varian 27B menempati posisi teratas pada hari peluncurannya. Versi 270M dan 0.6B juga secara tambahan menggunakan model embedding yang lebih besar untuk knowledge distillation, dan ketiga model dirilis dengan lisensi MIT.