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- 加密現在已經不是選配，而是標配了。
- 🎉【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观点任务# 第一期精彩啓程！調研 Palio (PAL) 項目，在Gate廣場發布您的看法觀點，瓜分 $300 PAL！
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👉 參與方式：
1. 調研$PAL項目，發表你對項目的見解。
2. 帶上$PAL交易連結。
3. 推廣$PAL生態周系列活動：
爲慶祝PAL上線Gate交易，平台特推出HODLer Airdrop、CandyDrop、VIP Airdrop、Alpha及餘幣寶等多項PAL專屬活動，回饋廣大用戶。請在帖文中積極宣傳本次系列活動，詳情：https://www.gate.com/announcements/article/45976
建議項目調研的主題：
🔹 Palio 是什麼？
🔹 $PAL 代幣經濟模型如何運作？
🔹 如何參與 $PAL生態周系列活動？
您可以選擇以上一個或多個方向發表看法，也可以跳出框架，分享主題以外的獨到見解。
注意：帖子不得包含除 #Gate观点任务# 和 #PAL# 之外的其他標籤，並確保你的帖子至少有 60 字，並獲得至少 3 個點讚，否則將無法獲得獎勵。
⚠️ 重復內容的帖子將不會被選取，請分享屬於你獨特的觀點。
⏰ 活動時間：截止至 2025年7月11日 24:00（UTC+8）
- 📢 #Gate广场征文活动第一期# 正式啓動！
分享你對 CROSS 項目的獨特觀點， $500 等值 CROSS 獎勵等你來贏！
💰 獎勵：
一等獎（1名）： $150 等值 CROSS
二等獎（3名）： 每人 $50 等值 CROSS
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👉 參與方式：
1.在 Gate廣場發布你對 CROSS 項目的獨到見解貼文
2.在貼文中添加標籤： #Gate广场征文活动第一期# ，貼文字數不低於300字
3.將你的文章或觀點同步到X，加上標籤：Gate Square 和 CROSS
4.徵文內容涵蓋但不限於以下創作方向：
CROSS 項目概述：作爲鏈遊領域的專屬公鏈，它帶來了哪些創新？
解析 CROSS 的模塊化基礎設施，如何推動鏈遊開發？
CROSS 的代幣經濟模型：如何實現長期價值？
玩家/開發者如何看待 CROSS 的使用體驗？
參與 Gate 的 Gate Alpha CROSS 活動：交易體驗和 Alpha 積分機制如何幫助用戶？
你也可以選擇其他方向，提出獨到見解。
⚠️ 活動要求：
原創內容，至少 300 字
必須使用標籤： #Gate广场征文活动第一期#
每篇文章必須獲得 至少3個點讚，否則無法獲得獎勵
鼓勵圖文並茂、深度分析，觀點獨到。
⏰ 活動時間：2025年7月7日 17:00 - 2025年7月11日 23:59
OPML：高效經濟的去中心化機器學習新系統
OPML: 基於樂觀主義方法的機器學習系統
本文介紹了一種名爲OPML(樂觀機器學習)的新型區塊鏈系統，它利用樂觀主義方法進行AI模型推理和訓練/微調。與ZKML相比，OPML能夠提供更加經濟高效的ML服務。
OPML的一大優勢在於其低門檻的參與要求。目前,普通PC無需配備GPU即可運行包含大型語言模型(如26GB的7B-LLaMA)的OPML系統。該系統採用驗證遊戲機制來確保ML服務的去中心化和可驗證共識。
驗證遊戲的流程如下:
OPML採用單階段和多階段兩種驗證遊戲模式。單階段模式類似於計算委托(RDoC),通過精確定位爭議步驟並交由鏈上合約仲裁。爲提高效率,OPML還開發了專門的輕量級DNN庫和虛擬機系統。
多階段驗證遊戲則克服了單階段模式的局限性,充分利用了GPU/TPU加速和並行處理能力。它通過多個階段逐步縮小爭議範圍,最終定位到具體的VM指令。這種方法顯著提高了OPML的執行效率,使其性能接近本地環境。
爲確保跨平台的一致性,OPML採用了定點算法和軟件浮點庫。與ZKML相比,OPML在計算效率、靈活性和通用性等方面都具有明顯優勢,爲去中心化AI應用提供了新的可能性。
OPML項目目前仍在積極開發中,歡迎感興趣的開發者參與貢獻。