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
Thêm
Giáo sư Wharton nhấn mạnh mô hình ngôn ngữ thời Victoria được huấn luyện trên 28.000 văn bản thế kỷ 19
Tiêu đề
Giáo sư tại Wharton Chia sẻ Mô hình Ngôn ngữ Thời Victoria, Tò mò về Các Thời kỳ Lịch sử Khác
Tóm tắt
Ethan Mollick, một giáo sư tại Wharton thường xuyên viết về AI, đã đăng tweet về “Mr. Chatterbox”—một mô hình ngôn ngữ được huấn luyện từ đầu dựa trên hơn 28.000 văn bản của Anh thời Victoria từ năm 1837-1899. Mô hình 340 triệu tham số này, được lưu trữ trên Hugging Face, cố gắng mô phỏng cuộc trò chuyện của thế kỷ 19 mà không sử dụng dữ liệu huấn luyện hiện đại. Trip Venturella đã xây dựng nó bằng cách sử dụng nanochat để huấn luyện và tinh chỉnh có giám sát. Câu hỏi của Mollick là: liệu phương pháp này có thể áp dụng cho thời Phục hưng hoặc Thời kỳ Khai sáng nếu có đủ số lượng văn bản số hóa?
Phân tích
Việc huấn luyện chỉ dựa trên các văn bản của Thư viện Anh giúp Mr. Chatterbox tránh được các thiên kiến hiện đại, nhưng lại thừa hưởng các thiên kiến của thời Victoria. Các bình luận trên Reddit và GitHub mà tôi thu thập cho thấy phản ứng hỗn hợp—người dùng thấy nó thú vị để nhập vai vào thời kỳ đó, nhưng nhận thấy nó tự tin đưa ra những thông tin sai lệch, như gán sai tác giả hoặc tuyên bố thời gian di chuyển không chính xác. Một người bình luận gọi các phản hồi là “kỳ quặc” nhưng dễ thương.
Dự án này phù hợp với xu hướng của các mô hình mã nguồn mở nhỏ, chuyên biệt, tạo ra các ngách mà các hệ thống độc quyền lớn không phục vụ tốt. Một mô hình thực sự mang âm hưởng thời Victoria có thể ứng dụng rõ ràng trong giáo dục và sáng tác, ngay cả khi không thể hoàn toàn tin tưởng vào các dữ liệu của nó.
Sự quan tâm của Mollick là hợp lý, vì ông tập trung vào việc ứng dụng AI vào thực tế. Việc các dự án tương tự xuất hiện cho các thời kỳ khác phụ thuộc vào khả năng tìm kiếm đủ các văn bản công cộng đã được số hóa—đây là một hạn chế thực sự. Tình trạng beta của mô hình và các phản hồi từ cộng đồng cho thấy vẫn còn nhiều việc phải làm để nâng cao độ tin cậy.
Đánh giá Tác động