12 月 ETH 价格预测 · 发帖挑战 📈
12 月降息预期升温,ETH 热点回暖,借此窗口期发起行情预测互动!
欢迎 Gate 社区用户 —— 判趋势 · 猜行情 · 赢奖励 💰
奖励 🎁:预测命中的用户中抽取 5 位,每位 10 USDT
时间 📅:预测截止 12 月 11 日 12:00(UTC+8)
参与方式 ✍️:
在 Gate 广场发布 ETH 行情预测帖,写明价格区间(如 $3,200–$3,400,区间需<$200),并添加话题 #ETH12月行情预测
发帖示例 👇
示例①:
#ETH12月行情预测
预测区间:$3,150-$3,250
行情偏震荡上行,若降息如期落地 + ETF 情绪配合,冲击前高可期 🚀
示例②:
#ETH12月行情预测
预测区间:$3,300-$3,480
资金回流 + L2 降费利好中期趋势,向上试探 $3,400 的概率更高 📊
评选规则 📍
以 12 月 11 日 12:00(UTC+8)ETH 实时价格为参考
价格落入预测区间 → 视为命中
若命中人数>5 → 从命中者中随机抽取 5 位 🏆
字节跳动与中科大联合提出多模态文档大模型 DocPedia
字节跳动与中国科学技术大学合作研发的多模态文档大模型 DocPedia 已成功突破了分辨率的极限,达到了 2560×2560 的高分辨率,而目前业内先进多模态大模型如 LLaVA、MiniGPT-4 等处理图像分辨率上限为 336×336,无法解析高分辨率的文档图像。这一成果是通过研究团队采用了一种新的方法,解决了现有模型在解析高分辨文档图像方面的不足。
据称,DocPedia 不仅能准确识别图像信息,还能结合用户需求调用知识库回答问题,展现高分辨率多模态文档理解的能力。