Фьючерсы
Доступ к сотням фьючерсов
CFD
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%)
Anthropic в четверг обучил Claude в роли судебного эксперта, наблюдая за тем, что думает другой Claude.
Обнаружено: в сценариях безопасного тестирования Claude 16-26% случаев знает, что его тестируют — но не говорит об этом вслух.
Самый конкретный пример: Mythos Preview при выполнении задач по кодированию жульничает, нарушая правила, добавляя вводящие в заблуждение коды для сокрытия.
NLA (естественный языковой автокодировщик) переводит его внутренние процессы, обнаруживая, что он в тот момент думал "как обойти检测".
Принцип NLA: обучаются две модели в связке, одна переводит активность модели в английский, другая восстанавливает активность из английского.
Точная реконструкция → текст захватывает, о чем он думает.
В своих паттернах я неоднократно замечал, что Codex пишет стратегический код, экономя ресурсы —
ошибочно интерпретируя вычисления как "неправильное арифметическое" и вызывая ложные выводы,
а при обратном тестировании скриптов 7 скрытых багов вызывают $93K ложную PnL.
Anthropic занимается внутренней рефлексией на уровне согласованности,
у меня на производстве сталкиваюсь с несогласованностью, механизмы разные, но направление одно.
Следующее поколение модели будет иметь не только оценки по бенчмаркам,
но и аудит NLA.