- 話題
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- 置頂
- 穩健，是 Gate 持續增長的核心動力。
真正的成長，不是順風順水，而是在市場低迷時依然堅定前行。我們或許能預判牛熊市的大致節奏，但絕無法精準預測它們何時到來。特別是在熊市週期，才真正考驗一家交易所的實力。
Gate 今天發布了2025年第二季度的報告。作爲內部人，看到這些數據我也挺驚喜的——用戶規模突破3000萬，現貨交易量逆勢環比增長14%，成爲前十交易所中唯一實現雙位數增長的平台，並且登頂全球第二大交易所；合約交易量屢創新高，全球化戰略穩步推進。
更重要的是，穩健並不等於守成，而是在面臨嚴峻市場的同時，還能持續創造新的增長空間。
歡迎閱讀完整報告：https://www.gate.com/zh/announcements/article/46117 - 📢 Gate廣場 #创作者活动第一期# 火熱開啓，助力 PUMP 公募上線！
Solana 爆火項目 Pump.Fun（$PUMP）現已登入 Gate 平台開啓公開發售！
參與 Gate廣場創作者活動，釋放內容力量，贏取獎勵！
📅 活動時間：7月11日 18:00 - 7月15日 22:00（UTC+8）
🎁 活動總獎池：$500 USDT 等值代幣獎勵
✅ 活動一：創作廣場貼文，贏取優質內容獎勵
📅 活動時間：2025年7月12日 22:00 - 7月15日 22:00（UTC+8）
📌 參與方式：在 Gate 廣場發布與 PUMP 項目相關的原創貼文
內容不少於 100 字
必須帶上話題標籤： #创作者活动第一期# #PumpFun#
🏆 獎勵設置：
一等獎（1名）：$100
二等獎（2名）：$50
三等獎（10名）：$10
📋 評選維度：Gate平台相關性、內容質量、互動量（點讚+評論）等綜合指標；參與認購的截圖的截圖、經驗分享優先；
✅ 活動二：發推同步傳播，贏傳播力獎勵
📌 參與方式：在 X（推特）上發布與 PUMP 項目相關內容
內容不少於 100 字
使用標籤： #PumpFun # Gate
發布後填寫登記表登記回鏈 👉 https://www.gate.com/questionnaire/6874
🏆 獎勵設置：傳播影響力前 10 名用戶，瓜分 $2
- 🎉【Gate 3000萬紀念】曬出我的Gate時刻，解鎖限量好禮！
Gate用戶突破3000萬！這不僅是數字，更是我們共同的故事。
還記得第一次開通帳號的激動，搶購成功的喜悅，或陪伴你的Gate週邊嗎？
📸 參與 #我的Gate时刻# ，在Gate廣場曬出你的故事，一起見證下一個3000萬！
✅ 參與方式：
1️⃣ 帶話題 #我的Gate时刻# ，發布包含Gate元素的照片或視頻
2️⃣ 搭配你的Gate故事、祝福或感言更佳
3️⃣ 分享至Twitter（X）可參與瀏覽量前10額外獎勵
推特回鏈請填表單：https://www.gate.com/questionnaire/6872
🎁 獨家獎勵：
🏆 創意大獎（3名）：Gate × F1紅牛聯名賽車模型一輛
👕 共創紀念獎（10名）: 國際米蘭同款球員衛衣
🥇 參與獎（50名）：Gate 品牌抱枕
📣 分享獎（10名）：Twitter前10瀏覽量，送Gate × 國米小夜燈！
*海外用戶紅牛聯名賽車折合爲 $200 合約體驗券，國米同款球衣折合爲 $50 合約體驗券，國米小夜燈折合爲 $30 合約體驗券，品牌抱枕折合爲 $20 合約體驗券發放
🧠 創意提示：不限元素內容風格，曬圖帶有如Gate logo、Gate色彩、週邊產品、GT圖案、活動紀念品、活動現場圖等均可參與！
活動截止於7月25日 24:00 UTC+8
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- 🔥 Gate廣場 #GateAlpha积分节# 曬單狂歡開啓！
帶 #Gate Alpha交易分享# ，曬出你的Alpha第三屆積分節高光交易，瓜分 $100 幸運獎池！
🎁 10名幸運曬圖用戶 * 10 USDT
📅 7月4日 12:00 -7月20日 24:00 UTC+8
別忘了，Alpha積分節主獎池高達百萬美元，快來交易 + 曬圖雙重贏獎！
活動詳情：https://www.gate.com/announcements/article/45908
微軟亞洲研究院推出工業場景用大模型，利用GPT-4 控制空調系統
據IT 之家8 月11 日消息，微軟亞洲研究院日前提出了一種使用GPT-4 模型來控制工業場景的空氣調節系統(HVAC) 的方法，據稱“該方法僅需少量示例樣本，就能在成本和效率上優於傳統工控系統”。
微軟表示，對於工業場景，傳統的工控軟件在處理異構任務、樣本低效以及適應新場景等方面需要大量時間及預算成本，而使用預訓練的大模型控制相關工控設備，可以保證在高準確度的情況下，降低相關部署成本。
據悉，微軟使用GPT-4 模型，並創造了一個虛擬空調系統環境進行實驗，開發了一種可將基礎模型用於工業控制但“無需過多訓練”的方法，最終得到了“積極的結果” 。微軟同時表示，該研究的目標是探索直接使用預訓練大模型進行工業控制任務的潛力，以及設計解決“技術債務”較低的工業控制任務的方法，從而逐步取代容錯率較高的工業環境。