Dasar
Spot
Perdagangkan kripto dengan bebas
Perdagangan Margin
Perbesar keuntungan Anda dengan leverage
Konversi & Investasi Otomatis
0 Fees
Perdagangkan dalam ukuran berapa pun tanpa biaya dan tanpa slippage
ETF
Dapatkan eksposur ke posisi leverage dengan mudah
Perdagangan Pre-Market
Perdagangkan token baru sebelum listing
Futures
Akses ribuan kontrak perpetual
TradFi
Emas
Satu platform aset tradisional global
Opsi
Hot
Perdagangkan Opsi Vanilla ala Eropa
Akun Terpadu
Memaksimalkan efisiensi modal Anda
Perdagangan Demo
Pengantar tentang Perdagangan Futures
Bersiap untuk perdagangan futures Anda
Acara Futures
Gabung acara & dapatkan hadiah
Perdagangan Demo
Gunakan dana virtual untuk merasakan perdagangan bebas risiko
Peluncuran
CandyDrop
Koleksi permen untuk mendapatkan airdrop
Launchpool
Staking cepat, dapatkan token baru yang potensial
HODLer Airdrop
Pegang GT dan dapatkan airdrop besar secara gratis
Pre-IPOs
Buka akses penuh ke IPO saham global
Poin Alpha
Perdagangkan aset on-chain, raih airdrop
Poin Futures
Dapatkan poin futures dan klaim hadiah airdrop
Investasi
Simple Earn
Dapatkan bunga dengan token yang menganggur
Investasi Otomatis
Investasi otomatis secara teratur
Investasi Ganda
Keuntungan dari volatilitas pasar
Soft Staking
Dapatkan hadiah dengan staking fleksibel
Pinjaman Kripto
0 Fees
Menjaminkan satu kripto untuk meminjam kripto lainnya
Pusat Peminjaman
Hub Peminjaman Terpadu
Lainnya
Berita dari CoinWorld, berita dari ME News, pada 10 April (UTC+8), Zhiyuan (AGIBOT) merilis pencapaian terbaru dari model dunia: Genie Envisioner World Simulator 2.0 (GE-Sim 2.0), sebuah dunia yang benar-benar dapat dilatih, dapat berinteraksi, dan dapat membuat keputusan, sebuah mesin evolusi fisik yang dimiliki oleh kecerdasan berwujud. Saat ini, GE-Sim 2.0 sudah dapat berjalan hampir secara waktu nyata, mendukung secara penuh mode interaksi seperti evaluasi, pembelajaran penguatan, dan remote operation. Dengan menggabungkan paradigma data Real 2 Edit 2 Real, data nyata dapat diubah menjadi sumber pelatihan yang dapat diedit dan diperluas, secara signifikan meningkatkan batas atas Scaling Law dari iterasi algoritma.