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
Pre-IPOs
Откройте полный доступ к глобальным IPO акций
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
Gartner: Генеративный ИИ в сочетании с компьютерным зрением переопределяет применение визуальных данных
МЕ Новости, 2 апреля (UTC+8), компания Gartner недавно опубликовала мнение, в котором отмечается, что сочетание генеративного ИИ (GenAI) и компьютерного зрения (CV) переопределяет границы применения визуальных данных. От мультимодального CV до оркестровки агентов, организации теперь могут мгновенно интерпретировать сценарии, генерировать инсайты и предпринимать действия. Компания выделила ключевые новые технологические тренды для CIO, при этом главным трендом является универсальный искусственный интеллект (AGI), хотя он все еще находится на ранней стадии, и предприятиям рекомендуется инвестировать в более зрелые технологии ИИ. Другие важные тренды включают предметно-специфичные языковые модели (DSLM), малые языковые модели (SLM), AI-агентов, развитие ИИ, устойчивость облака, децентрализованную идентификацию, крайний ИИ, безопасность генеративного ИИ, гуманоидных роботов, потребительское машинное обучение, модель как услугу, нейро-символьный ИИ, квантовое машинное обучение, ответственное ИИ и пространственные вычисления. В статье рекомендуется CIO оценить связь этих технологий с бизнесом, начать с малых пилотных проектов и создать рамки управления. (Источник: InFoQ)