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
Windsurf menggunakan RL melatih sebuah model kecil khusus untuk menangkap bug, dan dalam evaluasi internal telah menyamai Claude Opus 4.6
Berita ME News, 15 April (UTC+8), menurut pemantauan Beating, perusahaan induk alat pemrograman AI Windsurf, Cognition AI, bekerja sama dengan perusahaan pelatihan AI Applied Compute, melatih model deteksi bug kode khusus bernama SWE-Check melalui pembelajaran penguatan. Model ini menganalisis perubahan kode pengguna saat ini (diff), secara otomatis menandai kemungkinan bug yang diperkenalkan dan memberikan saran perbaikan. Dalam evaluasi dengan distribusi data pelatihan yang sama, skor F1 SWE-Check telah menyamai Claude Opus 4.6 (selisih dari 0,09 menjadi 0); dalam evaluasi lintas distribusi, selisihnya berkurang dari 0,49 menjadi 0,29, meskipun masih tertinggal dari model terdepan tetapi menunjukkan kemajuan yang signifikan. Keunggulan utama terletak pada kecepatan dan biaya: kecepatan operasional SWE-Check lebih cepat satu tingkat dari model terdepan, dan biaya inferensinya juga jauh lebih rendah, sehingga dapat melakukan deteksi bug secara instan dan gratis di IDE, yang tidak dapat dilakukan oleh model besar seperti Opus 4.6 yang dipanggil langsung. Dua metode pelatihan yang patut diperhatikan adalah: 1. Linearitas reward (reward linearization): tim ingin mengoptimalkan metrik F-beta global, tetapi metrik ini tidak dapat langsung dipecah menjadi sampel tunggal. Mereka mengubahnya menjadi fungsi reward yang dapat dihitung per sampel melalui pendekatan linier orde satu, sehingga proses pelatihan dapat secara efektif meningkatkan metrik global. Versi awal memiliki tingkat false positive yang terlalu tinggi, sehingga tim mengubah beta dari 1 menjadi 0,5 untuk menekankan presisi. 2. Pelatihan pasca dua tahap: tahap pertama sepenuhnya memaksimalkan kemampuan deteksi bug tanpa penalti keterlambatan; tahap kedua memperkenalkan penalti keterlambatan berdasarkan distribusi statistik berapa lama pengguna nyata akan beralih setelah memicu deteksi. Metode bertahap ini lebih unggul daripada mengoptimalkan kedua tujuan secara bersamaan, karena yang kedua cenderung terjebak pada solusi lokal, misalnya belajar menjadi sangat cepat tetapi analisisnya dangkal. Versi pratinjau SWE-Check telah tersedia di Windsurf Next (tombol pintas cmd+U), dan selanjutnya akan masuk ke versi resmi Windsurf. (Sumber: BlockBeats)