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
Стэнфордская лаборатория искусственного интеллекта предложила модель мира с нулевым обучением, сокращая разрыв между данными визуального обучения AI и человеческих детей
Новости ME, 15 апреля (UTC+8), лаборатория искусственного интеллекта Стэнфордского университета (StanfordAILab) недавно указала, что объем данных, необходимый для реализации визуальных способностей самых передовых моделей ИИ, значительно превышает несколько порядков по сравнению с количеством данных у человеческих детей. Чтобы сократить это расхождение, исследователи предложили метод Zero-shot World Model (ZWM, модель мира с нулевым обучением). Этот метод достиг значительных успехов: модель BabyZWM при обучении только на данных с первого лица одного ребенка показала уровень производительности, сопоставимый с некоторым неуказанным эталоном. (Источник: InFoQ)