Cơ bản
Giao ngay
Giao dịch tiền điện tử một cách tự do
Giao dịch ký quỹ
Tăng lợi nhuận của bạn với đòn bẩy
Chuyển đổi và Đầu tư định kỳ
0 Fees
Giao dịch bất kể khối lượng không mất phí không trượt giá
ETF
Sản phẩm ETF có thuộc tính đòn bẩy giao dịch giao ngay không cần vay không cháy tải khoản
Giao dịch trước giờ mở cửa
Giao dịch token mới trước niêm yết
Futures
Truy cập hàng trăm hợp đồng vĩnh cửu
TradFi
Vàng
Một nền tảng cho tài sản truyền thống
Quyền chọn
Hot
Giao dịch với các quyền chọn kiểu Châu Âu
Tài khoản hợp nhất
Tối đa hóa hiệu quả sử dụng vốn của bạn
Giao dịch demo
Giới thiệu về Giao dịch hợp đồng tương lai
Nắm vững kỹ năng giao dịch hợp đồng từ đầu
Sự kiện tương lai
Tham gia sự kiện để nhận phần thưởng
Giao dịch demo
Sử dụng tiền ảo để trải nghiệm giao dịch không rủi ro
Launch
CandyDrop
Sưu tập kẹo để kiếm airdrop
Launchpool
Thế chấp nhanh, kiếm token mới tiềm năng
HODLer Airdrop
Nắm giữ GT và nhận được airdrop lớn miễn phí
Pre-IPOs
Mở khóa quyền truy cập đầy đủ vào các IPO cổ phiếu toàn cầu
Điểm Alpha
Giao dịch trên chuỗi và nhận airdrop
Điểm Futures
Kiếm điểm futures và nhận phần thưởng airdrop
Đầu tư
Simple Earn
Kiếm lãi từ các token nhàn rỗi
Đầu tư tự động
Đầu tư tự động một cách thường xuyên.
Sản phẩm tiền kép
Kiếm lợi nhuận từ biến động thị trường
Soft Staking
Kiếm phần thưởng với staking linh hoạt
Vay Crypto
0 Fees
Thế chấp một loại tiền điện tử để vay một loại khác
Trung tâm cho vay
Trung tâm cho vay một cửa
Thêm
Phòng thí nghiệm Alibaba Tongyi công bố VimRAG: Tái cấu trúc suy luận truy xuất đa phương thức bằng sơ đồ trí nhớ
Tin tức từ Coinjie.com, tin tức của ME News, ngày 10 tháng 4 (UTC+8), Phòng thí nghiệm Tongyi của Alibaba (Tongyi Lab) chính thức ra mắt khung RAG đa mô hình thế hệ mới VimRAG, tập trung giải quyết vấn đề “khoảng trống trạng thái” tồn tại lâu dài của hệ thống hiện tại.
VimRAG nâng cấp lịch sử tuyến tính truyền thống thành sơ đồ bộ nhớ đa mô hình (Multimodal Memory Graph), tổ chức quá trình suy luận theo cấu trúc đồ thị có hướng không vòng lặp động (DAG), loại bỏ hiệu quả các truy vấn trùng lặp và theo dõi toàn bộ quá trình khám phá.
Giới thiệu mã hóa bộ nhớ thị giác điều chế đồ thị (Graph-Modulated Visual Memory Encoding), thực hiện phân phối token tự thích ứng cho dữ liệu thị giác tải cao như hình ảnh, tích hợp cơ chế GGPO, đạt được phân phối tín dụng chi tiết, nâng cao độ chính xác trong suy luận và quy trách nhiệm.
Dựa trên dữ liệu đánh giá đã công bố, VimRAG thể hiện xuất sắc trong các bài kiểm tra chuẩn đa mô hình như SlideVQA, MMLongBench, LVBench, với điểm tổng hợp của phiên bản Qwen3-VL-8B-Instruct dẫn đầu các phương án cùng loại.
Mục tiêu của VimRAG là đẩy RAG đa mô hình từ “truy vấn đơn giản” sang “suy luận có cấu trúc đáng tin cậy”, cung cấp giải pháp hệ thống mạnh mẽ hơn cho xử lý các tài liệu dài phức tạp và các kịch bản pha trộn đa mô hình.