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
Nghiên cứu mới nhất của Harvard: Sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn AI để chẩn đoán bệnh, 80% chẩn đoán sơ bộ đều sai
Thông tin từ Mars Finance ngày 15 tháng 4: Một nhóm nghiên cứu của Trường Y Harvard, Mỹ, đã đánh giá khả năng chẩn đoán của hơn 20 mô hình ngôn ngữ lớn AI tiên tiến nhất (LLM), trong đó có ChatGPT, DeepSeek, Gemini và Claude. Kết quả cho thấy, tỷ lệ sai sót trong việc thực hiện “chẩn đoán phân biệt” (xác định bệnh có thể) dựa trên các triệu chứng và dấu hiệu sơ bộ của bệnh nhân lên tới 80%. Nghiên cứu này còn cho thấy, sau khi bệnh nhân cung cấp thêm kết quả xét nghiệm, các mô hình lớn có thể giảm tỷ lệ thất bại trong “chẩn đoán cuối cùng” xuống khoảng 40%. Các nhà nghiên cứu cho biết, điều này có nghĩa là chatbot AI cần có đầy đủ thông tin của bệnh nhân để đưa ra chẩn đoán chính xác hơn, và khi bệnh nhân không cung cấp đầy đủ thông tin kiểm tra sức khỏe, kết quả do AI đưa ra không đáng tin cậy. Các nhà nghiên cứu cũng nhấn mạnh: “Trí tuệ nhân tạo vẫn chưa đạt đến mức có thể đưa ra quyết định chẩn đoán cho bệnh nhân mà không cần sự can thiệp của chuyên gia y tế.” (First Financial)