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
Launchpad
Jadi yang pertama untuk proyek token besar berikutnya
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
CARA Menciptakan Prompt AI yang Benar-Benar Efektif
Anda meminta LLM untuk membuat laporan berkualitas tinggi
dan mendapatkan teks yang ditulis dengan kepercayaan tingkat ahli
tapi penuh dengan omong kosong total
sudah terbiasa?
jadi, untuk menghindari situasi seperti ini, Anda perlu memahami
poin-poin dasar ini:
> masalah asisten “pintar tapi tidak dapat diandalkan”
Output LLM adalah 20% model, 80% bagaimana Anda menyusun prompt
rekayasa prompt - hanya kontrol pengolahan bahasa alami yang sangat ketat
jadi, untuk mendapatkan output berkualitas, Anda perlu berhenti ngobrol dengan model dan mulai memprogramnya
> halusinasi AI - indikator instruksi yang tidak cukup
untuk memastikan dasar yang kuat, gunakan teknik berikut:
- tetapkan harapan yang jelas
- batasi output (menetapkan batasan ketat)
- minta model untuk memverifikasi/periksa dirinya sendiri (pemeriksaan fakta mandiri)
> kerangka kerja - “cetakan” untuk AI
3 teratas:
- RACE (Peran, Tindakan, Konteks, Ekspektasi)
cepat, sederhana, cocok untuk penggunaan sehari-hari
- STOKE (Situasi, Tugas, Tujuan, Pengetahuan, Contoh)
untuk pekerjaan mendalam dan domain khusus
- CRISPE (Kapasitas, Wawasan, Pernyataan, Kepribadian, Eksperimen)
kreativitas, pengujian hipotesis, dan kontrol gaya
LLM jauh lebih baik dalam memahami struktur seperti ini
jadi, output akhirnya jauh lebih mendekati apa yang sebenarnya Anda inginkan
jangan buat penggunaan AI Anda rumit dengan prompt ulang yang tidak perlu
kuasai dasar-dasarnya dan dapatkan output berkualitas dan sesuai keinginan dari LLM