Futuros
Acesse centenas de contratos perpétuos
TradFi
Ouro
Plataforma única para ativos tradicionais globais
Opções
Hot
Negocie opções vanilla no estilo europeu
Conta unificada
Maximize sua eficiência de capital
Negociação demo
Introdução à negociação de futuros
Prepare-se para sua negociação de futuros
Eventos de futuros
Participe de eventos e ganhe recompensas
Negociação demo
Use fundos virtuais para experimentar negociações sem riscos
Lançamento
CandyDrop
Colete candies para ganhar airdrops
Launchpool
Staking rápido, ganhe novos tokens em potencial
HODLer Airdrop
Possua GT em hold e ganhe airdrops massivos de graça
Launchpad
Chegue cedo para o próximo grande projeto de token
Pontos Alpha
Negocie on-chain e receba airdrops
Pontos de futuros
Ganhe pontos de futuros e colete recompensas em airdrop
Investimento
Simple Earn
Ganhe juros com tokens ociosos
Autoinvestimento
Invista automaticamente regularmente
Investimento duplo
Lucre com a volatilidade do mercado
Soft Staking
Ganhe recompensas com stakings flexíveis
Empréstimo de criptomoedas
0 Fees
Penhore uma criptomoeda para pegar outra emprestado
Centro de empréstimos
Centro de empréstimos integrado
Centro de riqueza VIP
Planos premium de crescimento de patrimônio
Gestão privada de patrimônio
Alocação premium de ativos
Fundo Quantitativo
Estratégias quant de alto nível
Apostar
Faça staking de criptomoedas para ganhar em produtos PoS
Alavancagem Inteligente
New
Alavancagem sem liquidação
Cunhagem de GUSD
Cunhe GUSD para retornos em RWA
A rede de Coordenação de Modelos (MCN) da Allora Network quebra as limitações do modelo tradicional centralizado. Uma análise aprofundada indica que este sistema permite que múltiplos modelos de aprendizado de máquina compitam na cadeia, através de um mecanismo de mercado que favorece os melhores e elimina os piores. Esta abordagem é bastante interessante — em vez de uma única instituição ditar as regras, permite que os modelos falem através do seu desempenho real. A MCN permite que diferentes modelos de IA compitam no mesmo palco para resolver problemas, o que é uma abordagem bastante inovadora no ecossistema Web3. Do ponto de vista do mecanismo de coordenação, tenta encontrar um equilíbrio que garanta tanto eficiência como descentralização do poder decisório, e estas explorações realmente merecem atenção para o avanço das aplicações de aprendizado de máquina na cadeia.