Фьючерсы
Доступ к сотням фьючерсов
TradFi
Золото
Одна платформа мировых активов
Опционы
Hot
Торги опционами Vanilla в европейском стиле
Единый счет
Увеличьте эффективность вашего капитала
Демо-торговля
Введение в торговлю фьючерсами
Подготовьтесь к торговле фьючерсами
Фьючерсные события
Получайте награды в событиях
Демо-торговля
Используйте виртуальные средства для торговли без риска
Запуск
CandyDrop
Собирайте конфеты, чтобы заработать аирдропы
Launchpool
Быстрый стейкинг, заработайте потенциальные новые токены
HODLer Airdrop
Удерживайте GT и получайте огромные аирдропы бесплатно
Launchpad
Будьте готовы к следующему крупному токен-проекту
Alpha Points
Торгуйте и получайте аирдропы
Фьючерсные баллы
Зарабатывайте баллы и получайте награды аирдропа
Инвестиции
Simple Earn
Зарабатывайте проценты с помощью неиспользуемых токенов
Автоинвест.
Автоинвестиции на регулярной основе.
Бивалютные инвестиции
Доход от волатильности рынка
Мягкий стейкинг
Получайте вознаграждения с помощью гибкого стейкинга
Криптозаймы
0 Fees
Заложите одну криптовалюту, чтобы занять другую
Центр кредитования
Единый центр кредитования
生数科技发布通用世界模型战略,推出统一世界模型Motus
Новости Mars Finance, 2 апреля. На недавно прошедшем ежегодном форуме 2026 Чжунгуаньцунь в Пекине основатель компании Shengshu Technology и профессор Чжу Цзюнь, заместитель директора Института искусственного интеллекта Пекинского университета Цинхуа, подробно изложил стратегические планы компании в направлении универсальных world model. Эта стратегия строится на базовой world model как на ключевом нижнем уровне и развивает вверх двухканальную систему, связывающую цифровое и физическое пространства. В цифровом пространстве, опираясь на модели генерации мира, компания создает продукт видеомодели Vidu; в физическом пространстве — на основе моделей действий мира формирует единый продукт world model Motus. Motus использует унифицированную модельную архитектуру UniDiffuser, чтобы объединить знания в области визуально-лингвистической информации, знания о динамике видео и знания о навыках выполнения действий. Экспериментальные данные показывают, что по сравнению с ведущими в мире моделями VLA Motus обеспечивает 35,1% абсолютного прироста средней вероятности успешного выполнения на 50 задачах, повышает эффективность работы с данными в 13,55 раза и демонстрирует более сильные способности к обобщению по множеству задач. В таких сложных реальных задачах, как операции с CAPTCHA, решения в играх и захват гибких объектов, модель демонстрирует логику принятия решений и стабильность выполнения, близкие к уровню человека. (Широкоугольный взгляд)