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
CFD
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
Đại học Quốc gia Singapore và Nanyang Technological mở mã nguồn Mega-ASR, giảm ảo giác và mất từ trong nhận dạng giọng nói dưới tiếng ồn cực đoan
Mô hình dựa trên Qwen3-ASR 1.7B làm nền tảng, đạt hiệu suất cao nhất gần 30% so với các mô hình như Whisper, Gemini 3 Pro và Seed-ASR trong môi trường âm thanh cực kỳ phức tạp.
Hiện tại, dự án đã mở mã nguồn trên GitHub và phát hành toàn bộ mã nguồn cùng trọng số mô hình theo giấy phép Apache-2.0.
Nhóm nghiên cứu đã xây dựng bộ dữ liệu huấn luyện Voices-in-the-wild-2M gồm 2,4 triệu mẫu, tổng cộng 11.000 giờ.
Bộ dữ liệu này được tạo ra qua quy trình mô phỏng dựa trên đặc tính vật lý của phổ, tổng hợp gồm 7 hiệu ứng âm học nguyên tử như phản xạ, vọng âm, tiếng ồn cộng thêm, trường xa, mất gói tần số, giới hạn băng thông và biến dạng cắt xén, đồng thời phát sinh 54 cảnh môi trường phức hợp.
Để đảm bảo tính ổn định của quá trình huấn luyện, nhóm đã loại bỏ các mẫu có tỷ lệ lỗi từ vựng trên 70%, sau đó điều chỉnh phân bố độ khó của bộ dữ liệu qua kiểm tra tính hợp lý vật lý.
Về cơ chế huấn luyện, Mega-ASR giới thiệu phương pháp tinh chỉnh giám sát tiến dần từ âm học đến ngữ nghĩa A2S-SFT, phân giai đoạn căn chỉnh đặc trưng âm thanh để tăng khả năng phục hồi ngữ nghĩa dưới nhiễu nặng.
Trong giai đoạn tối ưu hóa chiến lược, mô hình sử dụng chiến lược kiểm soát lỗi từ vựng hai cấp độ DG-WGPO để tăng cường học tập.
Khi chất lượng âm thanh đầu vào tốt, tỷ lệ lỗi từ vựng thấp, hệ thống tập trung vào tái tạo chi tiết âm học ở cấp ký tự.
Nếu âm thanh bị biến dạng nghiêm trọng, tỷ lệ lỗi từ vựng cao, cơ chế quyết định chuyển sang tái tạo ngữ nghĩa ở cấp câu, giảm thiểu hiện tượng ảo giác và bỏ từ phổ biến ở các mô hình lớn.
Để đối phó với khả năng giảm nhẹ trong nhận dạng khi âm thanh sạch, Mega-ASR tích hợp cơ chế định tuyến động.
Bộ điều hướng có thể tự đánh giá chất lượng âm thanh hiện tại và thông minh quyết định có nên gắn trọng số tinh chỉnh LoRA để đảm bảo mô hình cho ra kết quả tối ưu trong cả môi trường sạch và ồn ào.
(Nguồn: BlockBeats)