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
Khuyến mãi
AI
Gate AI
Trợ lý AI đa năng đồng hành cùng bạn
Gate AI Bot
Sử dụng Gate AI trực tiếp trong ứng dụng xã hội của bạn
GateClaw
Gate Tôm hùm xanh, mở hộp là dùng ngay
Gate for AI Agent
Hạ tầng AI, Gate MCP, Skills và CLI
Gate Skills Hub
Hơn 10.000 kỹ năng
Từ văn phòng đến giao dịch, thư viện kỹ năng một cửa giúp AI tiện lợi hơn
GateRouter
Lựa chọn thông minh từ hơn 40 mô hình AI, với 0% phí bổ sung
Stanford và Berkeley đề xuất LLM-as-a-Verifier, đồng thời thiết lập lại vị trí hàng đầu của Terminal-Bench và SWE-Bench
Tin tức ME News, ngày 14 tháng 4 (UTC+8), theo dõi của 1M AI News, khi xử lý một nhiệm vụ đơn lẻ,代理 lập trình AI thường chạy nhiều lần để tìm ra các giải pháp khác nhau, trong đó có thể có đúng hoặc sai. Nếu có thể tự động chọn ra giải pháp tốt nhất, tỷ lệ thành công tổng thể sẽ vượt quá lần chạy đơn lẻ. Vấn đề là làm thế nào để chọn: cho phép một mô hình khác làm trọng tài đánh giá (tức là LLM-as-a-Judge) là phương pháp chủ đạo hiện nay, nhưng việc đánh giá theo độ chi tiết quá thô, thường cho các giải pháp khác nhau cùng một điểm số, không thể phân biệt cao thấp. Phòng thí nghiệm AI Stanford và Phòng thí nghiệm Sky Computing của Berkeley phối hợp với Nvidia đề xuất LLM-as-a-Verifier, cải tiến quá trình lựa chọn này. Không chỉ dựa vào điểm số cuối cùng do trọng tài đưa ra, mà còn đọc phân phối xác suất của mô hình ở từng mức điểm, từ đó tính ra một giá trị thưởng liên tục. Đồng thời, cho phép trọng tài đánh giá nhiều lần để lấy trung bình nhằm loại bỏ sai lệch ngẫu nhiên, và chia toàn bộ đánh giá thành ba chiều độc lập (đáp ứng yêu cầu nhiệm vụ, định dạng đầu ra đúng, có tín hiệu lỗi) để xác minh riêng biệt. Trong thử nghiệm, sử dụng Gemini 2.5 Flash làm bộ xác minh, độ chính xác của một lần xác minh đạt 74,7%, trong khi Judge truyền thống chỉ 57,0%; sau 16 lần lặp lại, Verifier đạt 77,4%, Judge là 70,2%. Judge truyền thống có 26,5% các trường hợp kết thúc hòa, trong khi Verifier trong tất cả các cấu hình đều có tỷ lệ hòa là 0%. Hiệu quả thực tế: Trên Terminal-Bench 2, cho GPT-5.4 chạy 5 lần cùng một nhiệm vụ, tỷ lệ thành công của việc chọn ngẫu nhiên là 81,8%, sau khi dùng Verifier để chọn, nâng lên 86,4%. Trên SWE-Bench Verified, từ Claude Opus 4.5, Claude Opus 4.6 và Gemini 3 Flash mỗi loại lấy 1 giải pháp (tổng cộng 3 giải pháp), sau khi chọn, tỷ lệ nâng từ 76,1% lên 77,8%. Tính đến ngày 9 tháng 4 khi công bố, cả hai đều đứng đầu bảng xếp hạng. Khung framework đã mở mã nguồn. (Nguồn: BlockBeats)