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
Microsoft відкриває вихідний код трьох версій моделей вбудовування тексту Harrier, версія 27B посідає перше місце у багатомовному MTEB v2
Згідно з моніторингом 1M AI News, Microsoft відкрила вихідний код сімейства багатомовної моделі текстових векторних вкладень harrier-oss-v1 на Hugging Face, яке включає три версії: 270M, 0.6B і 27B. У картці моделі вказано, що ця серія використовує архітектуру лише з декодером, пулінг за останнім токеном і L2-нормалізацію, підтримуючи максимум 32,768 токенів. Її можна використовувати для пошуку (retrieval), кластеризації, семантичної подібності, класифікації, білінгвального майнінгу та перестановки (reordering). Multilingual MTEB v2 — це широко використовуваний у галузі бенчмарк для багатомовних текстових векторних вкладень, який в основному тестує такі задачі, як пошук, класифікація, кластеризація та семантична подібність. Згідно з карткою моделі від Microsoft, показники трьох версій на цьому бенчмарку становлять 66.5, 69.0 і 74.3, причому версія 27B посіла перше місце того ж дня, коли її випустили. Версії 270M і 0.6B також використовують більші моделі векторних вкладень для дистиляції знань, а всі три моделі випущені під ліцензією MIT.