Ф'ючерси
Сотні безстрокових контрактів
TradFi
Золото
Одна платформа для світових активів
Опціони
Hot
Торгівля ванільними опціонами європейського зразка
Єдиний рахунок
Максимізуйте ефективність вашого капіталу
Демо торгівля
Вступ до ф'ючерсної торгівлі
Підготуйтеся до ф’ючерсної торгівлі
Ф'ючерсні події
Заробляйте, беручи участь в подіях
Демо торгівля
Використовуйте віртуальні кошти для безризикової торгівлі
Запуск
CandyDrop
Збирайте цукерки, щоб заробити аірдропи
Launchpool
Швидкий стейкінг, заробляйте нові токени
HODLer Airdrop
Утримуйте GT і отримуйте масові аірдропи безкоштовно
Launchpad
Будьте першими в наступному великому проекту токенів
Alpha Поінти
Ончейн-торгівля та аірдропи
Ф'ючерсні бали
Заробляйте фʼючерсні бали та отримуйте аірдроп-винагороди
Інвестиції
Simple Earn
Заробляйте відсотки за допомогою неактивних токенів
Автоінвестування
Автоматичне інвестування на регулярній основі
Подвійні інвестиції
Прибуток від волатильності ринку
Soft Staking
Earn rewards with flexible staking
Криптопозика
0 Fees
Заставте одну криптовалюту, щоб позичити іншу
Центр кредитування
Єдиний центр кредитування
Центр багатства VIP
Преміальні плани зростання капіталу
Управління приватним капіталом
Розподіл преміальних активів
Квантовий фонд
Квантові стратегії найвищого рівня
Стейкінг
Стейкайте криптовалюту, щоб заробляти на продуктах PoS
Розумне кредитне плече
Кредитне плече без ліквідації
Випуск GUSD
Мінтинг GUSD для прибутку RWA
Zhòngzhì FlagOS завершили повну перевірку всіх елементів навчання штучного інтелекту
Місячна фінансова новина, 26 березня: відкритий єдиний стек програмного забезпечення FlagOS, створений спільно Інститутом розвідки Zhiyuan у партнерстві з екологічними партнерами, завершив повну перевірку елементів кінцевого навчання на шести AI-чипах виробників, трьох великих AI-моделях (мовна, мультимодальна, тілесна) та п’яти гомогенні та гетерогенні кластери з тисячами вузлів. У плані апаратної адаптації FlagOS успішно завершив кінцеву перевірку навчання шести провідних AI-чипів: Tianzhi Zhixin, Muxi, Cambrian, Hygon, Moore Thread і Kunlun Chip. У процесі навчання визначених мовних моделей результати на всіх чипах були високими та відповідали міжнародним провідним платформам, що дозволяє користувачам отримувати однакову високоякісну навчальну підтримку на різноманітному апаратному забезпеченні, значно зменшуючи залежність від єдиної апаратної системи. (Широкий огляд)