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
Лабораторія штучного інтелекту Стенфордського університету запропонувала модель світу з нульовим зразком, зменшуючи різницю між даними візуального навчання AI та людських дітей
ME News Новини, 15 квітня (UTC+8), Стенфордська лабораторія штучного інтелекту (StanfordAILab) нещодавно зазначила, що кількість даних, необхідних для реалізації візуальних можливостей найсучасніших моделей ШІ, значно перевищує кількість даних у кілька порядків для людських дітей. Щоб зменшити цю різницю, дослідники запропонували метод Zero-shot World Model (ZWM, модель світу з нульовим зразком). Цей метод зробив значний прогрес, і модель BabyZWM, навчені лише на даних з першої особи однієї дитини, досягла рівня, що відповідає якомусь невказаному еталону. (Джерело: InFoQ)