Фьючерсы
Доступ к сотням фьючерсов
TradFi
Золото
Одна платформа мировых активов
Опционы
Hot
Торги опционами Vanilla в европейском стиле
Единый счет
Увеличьте эффективность вашего капитала
Демо-торговля
Введение в торговлю фьючерсами
Подготовьтесь к торговле фьючерсами
Фьючерсные события
Получайте награды в событиях
Демо-торговля
Используйте виртуальные средства для торговли без риска
Запуск
CandyDrop
Собирайте конфеты, чтобы заработать аирдропы
Launchpool
Быстрый стейкинг, заработайте потенциальные новые токены
HODLer Airdrop
Удерживайте GT и получайте огромные аирдропы бесплатно
Pre-IPOs
Откройте полный доступ к глобальным IPO акций
Alpha Points
Торгуйте и получайте аирдропы
Фьючерсные баллы
Зарабатывайте баллы и получайте награды аирдропа
Инвестиции
Simple Earn
Зарабатывайте проценты с помощью неиспользуемых токенов
Автоинвест.
Автоинвестиции на регулярной основе.
Бивалютные инвестиции
Доход от волатильности рынка
Мягкий стейкинг
Получайте вознаграждения с помощью гибкого стейкинга
Криптозаймы
0 Fees
Заложите одну криптовалюту, чтобы занять другую
Центр кредитования
Единый центр кредитования
Генеральный директор Yuanrong Qixing, Чжоу Гуан: чтобы решить проблему "маятникового эффекта" в малых моделях, необходимо перейти к парадигме больших моделей
12 апреля на Высокоуровневом форуме по развитию интеллектуальных электромобилей генеральный директор Yuanrong Qixing Чжоу Гуань отметил, что к 2025 году лояльность пользователей NOA в городских районах примерно составит 20%-30%, а проникновение NOA в городских районах — около 15%. Чжоу Гуань считает, что основная причина этого кроется в следующем: сегодня массово производимые малые модели интеллектуального вождения имеют очень небольшое количество параметров, большинство из них менее 1 миллиарда, а иногда даже менее 0.1 миллиарда, при этом вычислительная мощность составляет типично 100-200 TOPS. Чтобы решить проблему «эффекта качелей» у малых моделей, необходимо перейти от парадигмы малых моделей к парадигме больших моделей, систематически повышая возможности с помощью масштабирования.