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
Запуск
CandyDrop
Збирайте цукерки, щоб заробити аірдропи
Launchpool
Швидкий стейкінг, заробляйте нові токени
HODLer Airdrop
Утримуйте GT і отримуйте масові аірдропи безкоштовно
Pre-IPOs
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
Управління приватним капіталом
Розподіл преміальних активів
Квантовий фонд
Квантові стратегії найвищого рівня
Стейкінг
Стейкайте криптовалюту, щоб заробляти на продуктах PoS
Розумне кредитне плече
Кредитне плече без ліквідації
Випуск GUSD
Мінтинг GUSD для прибутку RWA
Акції
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
GateRouter
Розумний вибір із понад 40 моделей ШІ, без додаткових витрат (0%)
SchmidhuberAI опублікувала нову статтю, у якій запропоновано метод планування на основі допитливості для тестування та генерації LLM
ME News Новини, 16 квітня (UTC+8), опубліковано нову статтю під назвою «Planning to Explore: Curiosity-Driven Planning for LLM Test Generation». Це дослідження формалізує тестове генерування для великих мовних моделей (LLM) як байєсівське дослідження. У статті зазначається, що за показником покриття гілок, методи з планувальним усвідомленням значно перевищують жадібні методи. (Джерело: InFoQ)