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
Рекламные акции
AI
Gate AI
Ваш универсальный AI-ассистент для любых задач
Gate AI Bot
Используйте Gate AI прямо в вашем социальном приложении
GateClaw
Gate Синий Лобстер — готов к использованию
Gate for AI Agent
AI-инфраструктура: Gate MCP, Skills и CLI
Gate Skills Hub
Более 10 тыс навыков
От офиса до трейдинга: единая база навыков для эффективного использования ИИ
GateRouter
Умный выбор из более чем 40 моделей ИИ, без дополнительных затрат (0%)
Сообщество ставит под сомнение наличие идеологической предвзятости в основном ИИ, вызывая обсуждение «предвзятости обучения»
BlockBeats новости, 4 мая пользователь сообщества AI «X Freeze» заявил, что такие основные модели искусственного интеллекта, как ChatGPT, Claude и Gemini, «реже придерживаются консервативных позиций» по вопросам пола, миграции, преступности и другим темам, и поставил под сомнение возможную системную предвзятость их ценностных ориентиров.
Данная точка зрения считает, что по мере быстрого повышения возможностей ИИ, процесс «выравнивания ценностей» (alignment) может быть подвержен влиянию обучающих данных и механизмов проектирования, что приводит к проявлению согласованной тенденции по некоторым общественным вопросам. Эти высказывания вызвали в сообществе обсуждения о «предвзятости обучающих данных» и «направленности дизайна моделей».
В настоящее время основные организации по разработке ИИ обычно заявляют, что их цель при обучении моделей — повысить точность информации и безопасность, а также снизить предвзятость за счет использования разнообразных данных и механизмов оценки, однако споры о нейтральности ценностей ИИ продолжаются.