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
История эволюции ИИ: от написания кода к подаче данных, человек полностью стал "животноводом"
Контроль человека над ИИ претерпел три кардинальных изменения:
Первое — написание кода, второе — установка правил, третье — только подача данных и электроэнергии, ожидание "появления" способностей.
Сотни миллиардов параметров только для предсказания следующего слова, угадал правильно — выглядит как мысль, угадал неправильно — с серьёзным видом несёт чушь.
Интеллект ИИ — это никогда не было душой, а способностью находить закономерности в данных без того, чтобы человек построчно учил, как это делать.
Ранний ИИ шёл по пути "экспертных систем": люди писали знания в виде бесчисленных правил if-then и загружали в машину.
Реальность слишком сложна, правил не напишешь, неявные знания невозможно закодировать — этот путь завел в тупик.
Тогда переключились на имитацию мозга: нейронные сети + глубокое обучение.
Чем больше слоёв, тем тоньше признаки, которые можно извлечь: края → формы → части → целое, обратное распространение постоянно корректирует веса.
В 2012 году произошёл взрыв данных и вычислительной мощности, глубокое обучение окончательно превзошло традиционные методы.
В 2017 году появился Transformer, начиналась эпоха больших моделей.
Делает одно: предсказывает следующее слово.
Когда масштаб прорывает критическую точку, способности вдруг "появляются" — писать стихи, переводить, писать код, никто не учил, но сами научились.
Суть ИИ:
Супербольшая модель + огромные данные + грубая вычислительная мощь = предсказатель следующего слова
От узкоспециализированной модели к универсальному решению всех проблем.
Роль человека тоже кардинально изменилась:
Писатель правил → тренер данных → поставщик вычислительной мощности и данных
Постоянно отказываемся, интеллект растёт естественным образом.
Появление зависит от масштаба, масштаб — от вычислительной мощности, вычислительная мощность — от микросхем.
Следующая война уже разворачивается на поле боя микросхем.
#AI科普 # большие модели #人工智能 #глубокое обучение #технологический авангард