Ф'ючерси
Сотні безстрокових контрактів
CFD
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
CFD
CFD-деривативи на акції США
Акції США
Отримайте доступ до реальних акцій США та ETF
Акції Гонконгу
Торгуйте якісними акціями з лістингом у Гонконгу
Корейські акції
SK Hynix
Торгуйте реальними корейськими акціями та інвестуйте в популярні активи
Ф'ючерси на акції
Високе кредитне плече, торгівля 24/7
Токенізовані акції
Забезпечено реальними фондовими активами
IPO Access
Отримайте повний доступ до глобальних IPO акцій
GUSD
Мінтіть GUSD для отримання дохідності від казначейських RWA
Активності з акціями
Торгуйте популярними акціями та відкривайте щедрі аірдропи
Запуск
CandyDrop
Збирайте цукерки, щоб заробити аірдропи
Launchpool
Швидкий стейкінг, заробляйте нові токени
HODLer Airdrop
Утримуйте GT і отримуйте масові аірдропи безкоштовно
IPO Access
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
Gate Wealth
візьміть під контроль своє фінансове майбутнє
Квантовий фонд
Квантові стратегії найвищого рівня
Стейкінг
Стейкайте криптовалюту, щоб заробляти на продуктах PoS
Розумне кредитне плече
Кредитне плече без ліквідації
USD1 8% річних
Без блоку, вивід у будь-який час.
Акції
Центр діяльності
Беріть учать та отримуйте винагороди
Реферал
20 USDT
Запрошуйте друзів та отримуйте бонуси
Партнерська програма
Ексклюзивні комісійні винагороди
Gate Booster
Зростайте та отримуйте аірдропи
Оголошення
Оновлення платформи в реальному часі
Блог Gate
Статті про криптоіндустрію
VIP послуги
Величезні знижки на комісії
Управління активами
Універсальне рішення для управління активами
Інституційний
Рішення цифрових активів для бізнесу
Розробники (API)
Підключається до екосистеми додатків Gate
Позабіржовий банківський переказ
Поповнюйте та виводьте фіат
Брокерська програма
Щедрі механізми знижок API
AI
Gate AI
Ваш універсальний AI-помічник для спілкування
Gate AI Bot
Використовуйте Gate AI безпосередньо у своєму соціальному додатку
GateClaw
Gate Блакитний Лобстер — готовий до використання
Gate for AI Agent
AI-інфраструктура, Gate MCP, Skills і CLI
Gate Skills Hub
Понад 10 000 навичок
Від офісу до трейдингу: універсальна база навичок для ефективнішої роботи з AI
Google Vision Banana: «Момент GPT-3» комп'ютерного зору? Модель генерації зображень перемагає спеціалізовану модель візуального розуміння.
Основна ідея полягає в уніфікації виходів усіх візуальних завдань у вигляді RGB-зображень, що дозволяє виконувати завдання сприйняття, такі як сегментація, оцінка глибини, оцінка нормалей поверхні, за допомогою генерації зображень, без необхідності розробляти спеціалізовану архітектуру або функцію втрат для кожного типу завдань.
Оцінка охопила дві основні категорії завдань: сегментацію зображень та 3D-геометричне виведення. У сегментації: семантична сегментація (присвоєння категорії кожному пікселю, наприклад «дорога», «пішохід», «транспортний засіб») перевершила спеціалізовану модель сегментації SAM 3 на 4,7 відсоткових пункти на Cityscapes; сегментація за описом (пошук та сегментація об'єкта за природномовним описом, наприклад «собака в капелюсі ліворуч») також перевершила SAM 3 Agent. Однак у сегментації екземплярів (розрізнення окремих об'єктів одного класу, наприклад позначення п'яти собак на зображенні) все ще відстає від SAM 3.
У 3D: метрична оцінка глибини (визначення фактичної фізичної відстані від кожного пікселя до камери за одним знімком) досягла середньої точності 0,929 на чотирьох стандартних наборах даних, що вище за 0,918 у спеціалізованої моделі Depth Anything V3, і повністю навчалася на синтетичних даних без використання реальних даних глибини, а під час виведення не потребує параметрів камери. Оцінка нормалей поверхні (визначення орієнтації поверхні об'єкта) досягла найкращих результатів на трьох внутрішніх еталонах.
Тонке налаштування лише змішує невелику кількість даних візуальних завдань з оригінальними даними навчання генерації зображень, і здатність моделі до генерації зображень практично не постраждала: за оцінками якості генерації вона зрівнялася з оригінальною Nano Banana Pro.
У статті стверджується, що роль попереднього навчання генерації зображень у візуальній області подібна до ролі попереднього навчання генерації тексту в мовній області: під час навчання генерації зображень модель вже набула внутрішніх представлень, необхідних для розуміння зображень, а тонке налаштування інструкцій лише вивільняє їх.
(Джерело: BlockBeats)