Cơ bản
Giao ngay
Giao dịch tiền điện tử một cách tự do
Giao dịch ký quỹ
Tăng lợi nhuận của bạn với đòn bẩy
Chuyển đổi và Đầu tư định kỳ
0 Fees
Giao dịch bất kể khối lượng không mất phí không trượt giá
ETF
Sản phẩm ETF có thuộc tính đòn bẩy giao dịch giao ngay không cần vay không cháy tải khoản
Giao dịch trước giờ mở cửa
Giao dịch token mới trước niêm yết
Futures
Truy cập hàng trăm hợp đồng vĩnh cửu
TradFi
Vàng
Một nền tảng cho tài sản truyền thống
Quyền chọn
Hot
Giao dịch với các quyền chọn kiểu Châu Âu
Tài khoản hợp nhất
Tối đa hóa hiệu quả sử dụng vốn của bạn
Giao dịch demo
Giới thiệu về Giao dịch hợp đồng tương lai
Nắm vững kỹ năng giao dịch hợp đồng từ đầu
Sự kiện tương lai
Tham gia sự kiện để nhận phần thưởng
Giao dịch demo
Sử dụng tiền ảo để trải nghiệm giao dịch không rủi ro
Launch
CandyDrop
Sưu tập kẹo để kiếm airdrop
Launchpool
Thế chấp nhanh, kiếm token mới tiềm năng
HODLer Airdrop
Nắm giữ GT và nhận được airdrop lớn miễn phí
Launchpad
Đăng ký sớm dự án token lớn tiếp theo
Điểm Alpha
Giao dịch trên chuỗi và nhận airdrop
Điểm Futures
Kiếm điểm futures và nhận phần thưởng airdrop
Đầu tư
Simple Earn
Kiếm lãi từ các token nhàn rỗi
Đầu tư tự động
Đầu tư tự động một cách thường xuyên.
Sản phẩm tiền kép
Kiếm lợi nhuận từ biến động thị trường
Soft Staking
Kiếm phần thưởng với staking linh hoạt
Vay Crypto
0 Fees
Thế chấp một loại tiền điện tử để vay một loại khác
Trung tâm cho vay
Trung tâm cho vay một cửa
Trong số các bài báo nghiên cứu phổ biến và được cộng đồng trí tuệ nhân tạo yêu thích tuần qua, có một bài báo lớn do các tổ chức nghiên cứu và công nghiệp hàng đầu phối hợp thực hiện, trong đó có các đội ngũ hàng đầu từ Alibaba (Qwen), Tencent, Huawei, ByteDance, các trường đại học như HKUST, và các phòng thí nghiệm nghiên cứu tiên tiến khác, với tiêu đề:
From Code Foundation Models to Agents and Applications
Hướng dẫn toàn diện và súc tích (hơn 190 trang) để hiểu “Trí tuệ lập trình” từ các mô hình nền tảng đến các đại lý và ứng dụng thực tế
Ý tưởng mà bài báo đề xuất rất quan trọng, đó là cách các công cụ như Copilot và Cursor thực sự đã thay đổi cách viết mã và nâng cao năng suất rõ rệt, nhưng vẫn còn khó để hiểu toàn cảnh phía sau:
Mô hình đằng sau là gì? Chúng được huấn luyện như thế nào? Sự khác biệt giữa một mô hình ngôn ngữ chung hiểu lập trình và một mô hình chuyên biệt về mã là gì? Và khi nào chúng ta cần “đại lý lập trình” thay vì chỉ một mô hình tạo mã chung?
Bài báo tổng hợp toàn cảnh và liên kết giữa nghiên cứu và ứng dụng thực tế:
- Làm thế nào để xây dựng dữ liệu huấn luyện cho các mô hình mã?
- Các giai đoạn huấn luyện khác nhau như thế nào giữa Pre-training, SFT và Reinforcement Learning
- Tại sao một số mô hình vượt trội trong việc sửa lỗi, trong khi những mô hình khác xuất sắc trong việc tạo mã mới
- Làm thế nào để đánh giá “chất lượng mã” chứ không chỉ độ chính xác thực thi?
Ngoài ra, bài báo còn đề cập đến chuyển đổi hiện tại từ các mô hình bổ sung mã sang các đại lý lập trình hoạt động qua IDEs, (Terminal), và web, đồng thời thảo luận về các thách thức thực tế như:
An toàn, hiểu biết về ngữ cảnh dài hạn, làm việc trên các cơ sở mã lớn, và độ tin cậy trong môi trường sản xuất
Đây không phải là một bài báo về “mô hình mới” mà là một bản đồ toàn diện chỉ rõ chúng ta đã đạt được những gì trong trí tuệ lập trình, và tại sao chúng ta hướng tới việc chuyển từ tạo mã sang các hệ thống có khả năng xây dựng phần mềm gần như tự động.
Bài báo rất dài và đầy chi tiết, những gì được đề cập ở đây chỉ là tóm tắt nội dung các ý chính của nó,
nhưng đây là một tài liệu tham khảo xuất sắc cho bất kỳ ai làm việc hoặc quan tâm đến tương lai của các mô hình mã, đại lý lập trình, và sự chuyển đổi trong phát triển phần mềm trong kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo
Khuyên bạn nên xem qua #BitcoinActivityPicksUp $GT