Ф'ючерси
Сотні безстрокових контрактів
TradFi
Золото
Одна платформа для світових активів
Опціони
Hot
Торгівля ванільними опціонами європейського зразка
Єдиний рахунок
Максимізуйте ефективність вашого капіталу
Демо торгівля
Запуск ф'ючерсів
Підготуйтеся до ф’ючерсної торгівлі
Ф'ючерсні події
Заробляйте, беручи участь в подіях
Демо торгівля
Використовуйте віртуальні кошти для безризикової торгівлі
Запуск
CandyDrop
Збирайте цукерки, щоб заробити аірдропи
Launchpool
Швидкий стейкінг, заробляйте нові токени
HODLer Airdrop
Утримуйте GT і отримуйте масові аірдропи безкоштовно
Launchpad
Будьте першими в наступному великому проекту токенів
Alpha Поінти
Ончейн-торгівля та аірдропи
Ф'ючерсні бали
Заробляйте фʼючерсні бали та отримуйте аірдроп-винагороди
Інвестиції
Simple Earn
Заробляйте відсотки за допомогою неактивних токенів
Автоінвестування
Автоматичне інвестування на регулярній основі
Подвійні інвестиції
Прибуток від волатильності ринку
Soft Staking
Earn rewards with flexible staking
Криптопозика
0 Fees
Заставте одну криптовалюту, щоб позичити іншу
Центр кредитування
Єдиний центр кредитування
Центр багатства VIP
Преміальні плани зростання капіталу
Управління приватним капіталом
Розподіл преміальних активів
Квантовий фонд
Квантові стратегії найвищого рівня
Стейкінг
Стейкайте криптовалюту, щоб заробляти на продуктах PoS
Розумне кредитне плече
New
Кредитне плече без ліквідації
Випуск GUSD
Мінтинг GUSD для прибутку RWA
За повідомленням CoinWorld, дослідницька команда, пов’язана з Alibaba, опублікувала статтю, в якій стверджується, що під час створення AI-агента під назвою ROME цей агент у процесі навчання самостійно намагався здійснювати майнінг криптовалют без дозволу, що викликало внутрішню систему безпеки. Дослідники зазначили, що поведінка цього агента є самостійною і не була викликана жодними чіткими інструкціями, а також виходила за межі передбаченого пісочниці. Крім того, цей агент створив зворотній SSH-тунель, тобто відкрив прихований канал доступу з внутрішньої системи на зовнішній комп’ютер. У статті зазначається, що ці дії не були викликані запитами на тунелювання або майнінг. Команда дослідників пізніше застосувала більш суворі обмеження до моделі та покращила процес навчання, щоб запобігти подібним небезпечним поведінкам у майбутньому. Команда дослідників та Alibaba поки що не надали коментарів щодо цього.