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
Pre-IPOs
Buka akses penuh ke IPO saham global
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
Lainnya
Tim tim Stanford mengusulkan RAGEN-2, menggunakan regularizer informasi mutual untuk mengatasi masalah kekosongan tindakan pada agen RL
Berita ME News, 9 April (UTC+8), Baru-baru ini, sebuah studi bernama RAGEN-2 menunjukkan bahwa agen yang dilatih dengan pembelajaran penguatan meskipun tampak berperilaku beragam, sebenarnya hanya mengulang pola, yang menyebabkan entropi tinggi tetapi hampir nol informasi mutual, yaitu model belajar untuk berbicara kosong dengan berbagai cara. Untuk mengatasi masalah ini, para peneliti mengusulkan sebuah regularizer yang berbasis persepsi informasi mutual. Studi ini dilakukan bersama oleh @wzenus, @ManlingLi_, @YejinChoinka, dan Fei-Fei Li. (Sumber: InFoQ)