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
Pre-IPOs
Отримайте повний доступ до глобальних IPO акцій.
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
Більше
PyTorch анонсує, що науковці Google DeepMind досліджуватимуть оптимізацію ефективності токенів та використання пам’яті для відкриття нових застосувань
Новини ME: Повідомлення від 8 квітня (UTC+8). Нещодавно офіційний акаунт PyTorch опублікував твітер із попередженням: на доповіді на тему #PyTorchCon EU виступатиме науковий дослідник із Google DeepMind Léonard Hussenot, який розповість про філософські та інженерні практики, що дозволяють розблокувати новий клас застосунків — швидших, приватніших і більш доступних — шляхом оптимізації ефективності токенів і використання пам’яті. У твіті міститься зовнішнє посилання, але не надано жодних конкретних технічних деталей, методів оптимізації, показників продуктивності чи конкретних прикладів нового застосунку. (Джерело: InFoQ)