Ф'ючерси
Сотні безстрокових контрактів
TradFi
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
Launchpad
Будьте першими в наступному великому проекту токенів
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
New
Кредитне плече без ліквідації
Випуск GUSD
Мінтинг GUSD для прибутку RWA
Злиття AI та криптовалют останнім часом часто виходить за межі. Дані, що надходять з Inference Labs, добре це ілюструють — кількість zkML-доказів, згенерованих у мережі, вже перевищила 3.02 мільярда.
Здається, це чисто цифровий показник, але що насправді він означає? Це не лише питання масштабу. Технологія нульових знань машинного навчання доводить, що можливо — запускати моделі машинного навчання у мережі, при цьому зберігаючи приватність та підтверджуючи результати. Це не дрібниця. З технічної точки зору, це означає, що zkML перейшло від теоретичної концепції до масштабного застосування.
Теорія zkML дійсно захоплююча, приватність + верифікація, але чи зможе вона дійсно принести щось цінне в мережі
Трохи перебільшено через цифри, почекаємо і подивимося
---
zkML ця логіка, якщо справді запуститься, одночасно вирішить приватність і валідацію? Порівняно з нинішніми проектами, що "зрізають" цибулину, це набагато краще
---
Зачекайте, чи цей швидкий ріст цифр — справжній попит, чи знову гра з концепціями? Потрібно почути думку тих, хто реально використовує
---
Запуск ML-моделей на ланцюгу і при цьому зберігаючи приватність — звучить як сон, але якщо це справді станеться, Web3 доведеться знову перебудовуватися
---
Якщо Inference Labs справді реалізується, потрібно звернути на це увагу
---
Проблема в тому, чи ці докази дійсно використовуються кимось, чи всі просто роблять "клікабельні" транзакції