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
AWS mengemukakan pandangan baru: Kecerdasan AI utama terletak pada waktu, bukan pada skala model
Berita ME: Pesan, 1 April (UTC+8). Baru-baru ini, Amazon Science menyampaikan pandangannya bahwa seiring bertambahnya skala model AI, kemampuan penalarannya justru dapat menurun. AWS menemukan sebuah rumus yang mungkin mengubah keadaan ini, yang menyatakan bahwa kunci dari kecerdasan terletak pada waktu, bukan pada skala parameter model. Hal ini menunjukkan bahwa perkembangan kecerdasan buatan harus lebih berfokus pada efisiensi pembelajaran, pelatihan berkelanjutan, dan kemampuan beradaptasi, bukan semata-mata memperbesar ukuran model. Bidang penelitian Amazon Science sangat luas, mencakup penalaran otomatis, komputasi awan dan sistem, visi komputer, AI percakapan dan pemrosesan bahasa alami, pembelajaran mesin, teknologi kuantum, robotika, dan lain-lain. Upaya ini bertujuan untuk membangun sistem kecerdasan buatan yang lebih efisien, andal, dan dapat diskalakan melalui eksplorasi lintas bidang. (Sumber: InFoQ)