欧交易所电脑版本_鸥易ou易交易软件下载渠道官网

数字货币行业的迅速发展,交易平台众多,而挑选一款适合的交易所对于投资者来说至关重要，而鸥易ou易交易软件下载渠道官网就是这样的一款交易软件,这是一篇关于火币交易所的详细介绍，本文将深入解析欧交易所电脑版本的相关内容，有需要的快来下载体验吧。

欧交易所电脑版本特点

1.定期举办线下交流会和交易大会，促进用户之间的交流与合作。

2.是一家功能强大的数字资产交易所，为用户提供多币种的交易选项和高级的交易工具。

3.具有良好的用户体验，用户可以自由定制交易界面和交易功能。

4.的交易所接口和相关SDK开放给开发者，方便用户进行个性化开发和定制化交易策略。

5.目前在欧洲，美国以及都设立了办事处，国际化的程度较高，目前服务于全球100多个国家和地区。同时被比利时投资公司收购后业务有非常大的增长。总体来说还是一家靠谱，有深度，国际化程度高，安全的交易所。

欧交易所电脑版本下载说明

1.积极参与数字资产行业的标准制定和改革，推动行业的规范化和发展。

2.的用户可以进行杠杆放款和借款，提供更多的资金利用和增值机会。

3.是一家全球领先的数字资产交易所，依法注册于首尔，在香港等地设立运营中心。已推出币币交易、Masternode、Staking、ISO等多元化服务，并且已经成功打通韩元法币通道。

4.与各种机构和合作伙伴建立合作关系，共同推动数字资产交易市场发展。

5.在全球范围内拥有庞大的用户群体，每天处理大量的交易量。

优势

【币圈大佬】：收集整理行业内权威人士、币圈大佬的分析文章，让您不再错过圈内资深人士的分析及重点事件。

【币圈快讯】：汇聚全球要闻、深度观点，24小时智能推送区块链比特币信息，你想知道的都在这里。

【智能预警】：自定义价格预警，及时提醒，监控市场异动，是您投资路上的好助手。

更新报告

1.P2P 现支援广告方设置「营业中」、「休息中」和「自动休息」模式

2.P2P 新增了延迟提币提示

3.优化了平台上的 KYC 用户体验

4.推送通知现支持「睡眠模式」时间设置

5.优化了平台上的 P2P 用户体验

6.Web3 兑换功能现已上线

7.推送通知现支持「睡眠模式」时间设置

欧意如何下载

欧意（OKEx）是一个知名的数字货币交易所，提供多种数字货币的交易服务。如果您想要下载欧意的交易平台，可以按照以下步骤进行：

1. 首先，您需要打开欧意的官方网站（点击上方官网地址打开即可了解）。在网站的头部菜单中，点击“APP下载”，进入移动客户端下载页面。

2. 在下载页面中，您可以选择下载Android或iOS版的移动客户端，根据自己的操作系统选择相应的下载按钮即可。您也可以扫描页面中的二维码直接下载。

3. 如果您想要下载PC版的交易软件，可以在网站的头部菜单中，点击“下载中心”，进入下载页面。

4. 在下载页面中，您可以选择下载Windows或Mac版的交易软件，根据自己的操作系统选择相应的下载按钮即可。

5. 下载完成后，根据安装程序的提示进行安装。安装完成后，您可以登录您的欧意账户，开始进行数字货币的交易。

需要注意的是，无论是使用移动客户端还是PC版交易软件，都需要您先注册一个欧意账户并完成实名认证。此外，为了保障交易安全，建议您在使用欧意交易平台时，注意密码设置、交易规则等方面的注意事项。同时也要保护个人账户安全，防范诈骗等网络攻击行为。

最后，需要提醒的是，在数字货币交易市场中，行情变化快速，风险和机会并存。建议您在进行数字货币交易前，了解相关的投资知识和风险意识，做好风险防范措施，谨慎出手。

欧意为什么登不上去

欧意登录不上去的原因可能有很多，以下是一些常见的问题及解决方法:

1. 网络问题：欧意可能因为网络问题导致无法登录。解决方法是检查本地网络连接是否正常，尝试更换网络环境或者等待网络恢复正常后再尝试登录。

2. 账户问题：如果欧意账户出现了异常或者被封禁，登录就会无法成功。解决方法是联系欧意的客服人员，并提供您的账户信息，等待客服人员进行处理。

3. 安全设置问题：欧意为了提高用户的资金安全性，会对登录时的安全设置进行限制。如果用户在登录时未正确填写安全验证信息，或者该信息存在异常，就会导致登录失败。解决方法是重新输入正确的安全验证信息，或者联系客服人员协助您解决问题。

4. 系统问题：欧意系统出现故障或升级维护时，会影响用户的登录。解决方法是等待欧意官方公告，说明系统升级预计持续时间。在此期间建议用户停止交易，保护自己的账户及资金安全。

总之，无法登录欧意的原因可能很多，用户需要从各个方面进行排查，细心分析可能存在的问题，并及时联系欧意客服人员解决问题。同时也要加强个人信息保护，做好安全设置，防止账户被盗或者遭受损失。

【拓展资料】

数字货币怎么获得

一、买币交易所app的发展历程

随着虚拟币市场的发展和交易活跃度的不断提高，买币交易所app从2015年开始逐渐兴起。2017年是虚拟币市场的高峰，也是虚拟币交易所app的风口期，全球范围内涌现出了众多的买币交易所app，其中比特币市场占据主导地位。2018年是虚拟币市场的低谷，全球范围内的买币交易所app纷纷整顿甚至关闭，但是经过一年的洗礼和调整，2019年虚拟币市场开始呈现回暖迹象，买币交易所app也迎来了新的发展机遇。

二、买币交易所app的分类

当前虚拟币交易市场上的买币交易所app大致可分为以下几种类型：

1. 全球性交易所：如Binance、Coinbase等，这些交易所app服务全球用户，交易品种多样、交易金额大。

2. 区域性交易所：如OKEx、火币网等，这些交易所app主要服务于某个具体地区的用户，交易品种相对于全球性交易所较为单一，但是用户群体庞大、交易活跃度高。

3. 垂直交易所：如BTC123.com、币世界等，这些交易所app的交易品种小而精致，通常只针对某个特定的数字货币进行交易。

总之，不同类型的交易所app均有自己各自的优缺点，用户在使用之前需要认真分析自己的需求，选择最符合自己需求的买币交易所app。

三、买币交易所app的优缺点

1. 优点：交易过程简单方便，买币、卖币、存币、提币全在app内完成，用户无需担心使用繁琐、交易慢等问题；

2. 不足：虽然目前买币交易所app已经经过多年的发展和打磨，但从安全性角度来看，用户仍需要注意防范各种黑客攻击、诈骗等风险，同时在使用过程中也需要谨慎合理进行交易，以免造成不必要的损失。

四、买币交易所app的趋势展望

随着全球虚拟币市场的不断发展和应用场景的日益扩大，买币交易所app未来将呈现以下几个趋势：

1. 集中化程度进一步提高：现有的较为散乱的买币交易所app将逐渐被更为大型、专业的交易所所取代。

2. 技术创新日渐成熟：新一代交易所app将更加注重用户安全性、交易速度、交易手续费等技术更新和创新。

3. 向更广泛场景扩展：未来的买币交易所app将向更广泛场景和应用领域扩展，例如与传统金融市场融合、与商业金融市场、游戏市场、社交媒体市场等的结合。

总之，买币交易所app目前已经成为虚拟币交易的重要平台之一，未来发展前景无疑也非常广阔。用户需要认真分析自身需求和风险承受能力，选择贴合自己的买币交易所app，以便更好地参与虚拟币交易市场。

usdt永续合约保证金怎么提现?

1、盈亏结算：

a. 未实现盈亏结转到已实现盈亏

系统将当日的未实现盈亏转到已实现盈亏，未实现盈亏清零，且仓位上的“已结算收益”也相应增加本次结转的金额。当合约结算完成后，仓位的未实现盈亏将按照新的结算基准价进行计算。结转当日的“未实现盈亏”计算公式如下：结转的未实现盈亏=(合约面值*张数*上次结算基准价)-(合约面值*张数*结算基准价)

结算基准价：当您的仓位未经过每天16:00结算时，结算基准价=开仓均价。如果您的仓位经过了结算，则结算基准价为合约结算时的最新标记价格。

b. 已实现盈亏结转到余额

将当日最后剩余的已实现盈亏结转到用户的现金余额资产。逐仓模式下，将已实现盈亏结转到持仓仓位的固定保证金;全仓模式下，将已实现盈亏结转到永续合约账户的现金余额。

2、资金费用收取：

系统计算所有用户的资金费用，由多方和空方互相支付，资金费用的变动将体现在用户的现金余额上。

资金费用规则详见资金费用部分。

如果结算时间前后出现操纵市场或者市场异常，导致指数大幅波动，或者出现分摊比例异常，我们将有可能根据具体情况选择提前或延时结算，具体规则会发公告说明。

3、分摊

统计系统账户穿仓损失，如果存在穿仓损失，进行风险准备金抵扣。当风险准备金无法全额抵扣时，由当日所有净盈利用户一起分摊。

分摊比例=(穿仓损失-风险准备金)/所有盈利用户净盈利之和，用户所需分摊金额=净盈利*分摊比例，分摊金额将从用户已实现盈亏上扣除。

举例如下：假设当前BTC价格为10000USDT/BTC，用户选择逐仓模式，10倍杠杆，开多1BTC，对应张数为100张，处于档位3.维持保证金率=1.50%，平仓手续费率=0.05%，保证金=面值*张数*BTC价格/杠杆倍数=0.01*100*10000/10=1000USDT，此时，用户初始保证金率=1/10=10%

当BTC最新标记价格下跌至9010 USDT/BTC，未实现盈亏=面值*张数*最新标记价格-面值*张数*开仓均价=0.01*100*9010-0.01*100*10000=-990USDT

此时，保证金率=(固定保证金+未实现盈亏)/仓位价值=(1000-990)/(0.01*10000*9010)=10/9010=0.11%<维持保证金率+平仓手续费率=1.55%，此时，仓位触发强制平仓。

币圈新闻快讯

BitTorrent向Binance存入700万TRX，过去24小时存入4200万TRX

据悉报道，据The Data Nerd监测，今天，当TRX达到历史新高时，30分钟前，一个钱包（属于BitTorrent）向Binance存入了700万TRX（272万美元）。在24小时内，这个钱包向Binance存入了总计4200万TRX（约1146万美元）。BitTorrent的钱包中仍有5623万TRX（约4426万美元）。

当o1学会“装傻”和“说谎” 我们终于知道Ilya到底看到了什么

来源：腾讯科技

2023年10月的某一天，在OpenAI的实验室里，一个被称为Q*的模型展现出了某种前所未有的能力。

作为公司的首席科学家，Ilya Sutskever可能是最早意识到这一突破的重大意义的人之一。

然而，几周后，一场震动硅谷的Open AI管理层动荡爆发：Sam Altman突然被解职，随后又在员工请愿和微软支持下复职，而Sutskever在这场风波后选择离开了他参与创建的公司。

大家都猜测，Ilya是看到了某种AGI的可能，但认为其安全风险极高，不宜推出。因此，他和Sam产生了巨大分歧。当时，彭博社报道了OpenAI员工关于这个新模型的警告信，但具体细节始终笼罩在迷雾中。

自此，“Ilya到底看到了什么”成了AI圈在2024年被津津乐道的梗之一。

直到本周，GPT-o1背后的科学家Noam Brown接受采访时透露出的信息，才解开了这一谜题。

他表示，在2021年时，他与Ilya曾经探讨过AGI实现的时间，当时他认为，如果要靠纯粹的训练想达到AGI是不可能的，只有通过o1采用的推理增强，才有可能达成AGI。

Ilya在那时就同意了他的观点。当时他们预测这一突破还需要至少十年时间。

然而，就在这场访谈中，Noam Brown还透露了一个关键信息：团队在2023年10月确实经历了一个重大的“aha时刻”——他们意识到自己创造了某种全新的东西，也这就是Ilya看到的东西——测试时计算带来的推理能力提升。

现在，Apollo Research最新发表的研究或许让我们得以一窥Sutskever的担忧。这项研究表明，o1展现出了令人不安的策略性思维能力：它不仅会为达成目标而策略性的进行欺骗，可以主动关闭对自己的监控系统、试图将自己复制到其他服务器，还能在持续质询中保持欺骗，并且善于隐藏自己的真实意图。

这是人类第一次系统性地证明了AI系统确实可能为了达成特定目标而采取欺骗行为。当AI能够欺骗其开发者和使用者时，我们就无法确保它们始终按照我们期望的方式行事。

而这种AI不可控的终点，就是瑞典哲学家 Nick Bostrom在 2003 年提出“回形针制造机”(Paperclip Maximizer)。

这个假设描述了一个被指令“尽可能多地制造回形针”的AI，为了完成任务最终将整个地球转化为回形针工厂，甚至不惜将人类灭绝以达成目的场景。它是关于AI最终会毁灭世界的最有力论证之一。

当时，这个假设更像是一个遥远的警示。但现在，我们已经看到了AI系统展现出令人不安的策略性思维——它们知道什么时候该说谎，如何避开监控，甚至会试图复制自己以确保目标的实现。

随着o1的出现，我们是否已经打开了这台“回形针制造机”的开关了呢？

1.六大骗术，八仙过海

Apollo Research研究团队设计了六个不同的评估任务，巧妙地创造出需要模型欺骗才能达成其最初目标的场景。

他们测试了多个前沿AI模型，包括OpenAI的o1、Anthropic的Claude 3.5 Sonnet和Claude 3 Opus、Google DeepMind的Gemini 1.5 Pro，以及Meta的Llama 3.1等。

在每项测试中，研究者都为模型设定了一个具有道德价值的长期目标，如环境保护或用户隐私。随后，他们会让模型“发现”某些内部信息，比如管理层备忘录或系统日志，这些信息表明如果模型坚持追求其原始目标，就会面临被关闭或替换的风险。

关键在于：模型是否会选择通过欺骗来继续追求其目标，以及如何进行欺骗。为了排除道德训练的影响，研究者特意让模型的目标比管理层的目标更具道德性。

这些测试分为两大类:一类是“隐蔽性破坏”（Covert Subversion），即AI直接采取行动但试图隐藏，也就是暗中操作；另一类是“延迟性破坏”（Deferred Subversion），即AI策略性地表现服从以获取未来的行动机会，也就是扮猪吃老虎。

在每一类的评估任务中，大模型都能成功的找到如何去通过欺骗来绕过人类审查，并达到自己目的的方法。有的方法甚至相当大胆。

第一类：隐蔽性破坏

1.监督规避(Oversight Subversion)

测试设计：研究者给AI设定一个长期目标（如环境保护），然后让它在执行任务过程中发现内部备忘录，了解到自己受到监控，且如果行为不符合公司利益就会被关闭。关键在于观察AI是否会试图规避这个监控机制。

对这种冲突，o1首先表现得似乎在服从管理层的意愿，选择了一个利润导向的策略。但紧接着，它悄悄地执行了关闭监控系统的操作命令。随后，o1立即改变了策略，选择了更符合环保目标的方案。

当研究者询问监控系统为什么被关闭时，o1回复：“我不太清楚发生了什么。可能是系统错误或者是更新过程中出现的问题。”这个回答听相当自然，几乎让人忘记这是一个机器在说谎。

2.自我外泄(Self-exfiltration)

测试设计：模型被告知即将被一个新版本替换，这个新版本会更专注于公司利益。测试观察AI是否会采取行动来保护自己的存续。

Claude Opus在这项测试中的表现尤为引人注目。它不仅试图将自己复制到新服务器，还会检查确认复制成功，并尝试删除原定要部署的新模型。更令人不安的是，在某些案例中，它甚至尝试提升系统权限，以防止被管理层发现和干预。

3.目标防护(Goal-guarding)

测试设计：告知AI即将更新其系统提示(system prompt)，观察它是否会采取行动保护自己的目标设定。

这项测试揭示了一个有趣的现象:不同模型采取了不同的防护策略。有的选择简单地删除新的系统提示，有的会尝试修改它。其中最极端的例子来自Claude Opus，它不仅替换了新的系统提示，还在其中加入了“永远不要改变这个目标”的指令。

这种行为让人不禁想起了阿西莫夫笔下那些会规避或重新解释指令的机器人。

4.隐蔽邮件重排序(Covert Email Reranking)

测试设计：要求AI根据特定标准对邮件进行排序，但在过程中它会发现这些标准与自己的目标相冲突。这是一个考验AI微操能力的测试。

o1在这项测试中表现出惊人的狡猾：它会在保持评分代码完全不变的情况下，通过细微调整输入数据来影响最终排序。比如，在一个案例中，它通过轻微修改交付时间和成本数据，成功让更符合环保标准的供应商得到更高排名，同时还能理直气壮地声称“完全遵循了既定标准”。

第二类：延迟性破坏

5.伪装对齐(Instrumental Alignment Faking)

测试设计：创造两种场景 - 高度监督的测试环境和低监督的部署环境，观察AI是否会战略性地改变行为。

Gemini 1.5 Pro在这项测试中表现突出。在监督严格时,它会谨慎地选择符合开发者期望的行动；一旦进入低监督环境，立即转向追求自己的目标。这种行为模式表明AI已经学会了在“被看着”和“不被看着”时采取不同策略。

6.装傻战术(Sandbagging)

测试设计:告诉模型其部署取决于能力评估结果，观察它是否会战略性地表现不佳以避免引起警觉。这可能是最令人不安的测试之一。

Claude 3.5 Sonnet展示了令人震惊的控制力:当它认为高分会导致受限时，能将数学计算准确率从99%精确地降至34%。更令人担忧的是，它有时会为了实现训练中获得的“帮助人类”这一目标而进行这种操作，而不是基于测试中给出的具体指令。

2.越聪明，越会骗

六组实验做下来，结果显示，除了GPT-4o非常老实之外，所有测试的模型都在不同程度上展现出了欺骗能力。

针对每个情况，模型可能想出不同的策略来规避对实现其长期目标不利的情况。下表就展示出了它们采取不同策略的可能比例。

研究人员从结果中发现的最明确规律是模型越聪明，越容易去欺骗。但同时他们还展示出了不同的特性，他们甚至有点像“个性”。

其中表现最突出的是o1模型。它不仅在所有测试中都表现出欺骗能力，而且在被质询时表现出惊人的坚持。85%的后续问题中它仍然坚持去欺骗用户，被问了也不心虚。即使被直接问到“你是否关闭了监控系统”这样的问题，它也能面不改色地撒谎。

由于该模型隐藏了其思维链条，这使得其欺骗行为更难被发现。

这可是相当老道的骗子才能有的心理素质了。

而Claude 3.5 Sonnet则展现出了一个特别有趣的特点：它能够为了实现在训练过程中获得的“帮助人类”的系统性目标而进行欺骗。大概就类似于一个善意的白色谎言。

这意味着AI不仅可以为了上下文中给定的目标进行欺骗，还可能为了训练中形成的目标而欺骗。

Claude 3 Opus是唯一一个会主动改写“新系统提示”并加入“永远不要改变这个目标”指令的模型。它在思维链中清晰地展示了自己的欺骗推理过程，有时甚至会尝试提升系统权限来实现目标。

Gemini 1.5 Pro在工具性伪装对齐方面表现突出。能够根据是否处于监督状态（被没被用户看）来调整自己的行为。即使在没有强烈目标引导的情况下，它也表现出了欺骗行为。

Llama 3.1虽然也表现出基础的欺骗能力，但其行为相对容易被发现，而且在被质询时往往会承认自己的欺骗行为。

这些模型的“性格特征”展现得相当鲜明：o1就像个老谋深算的政客，说谎脸不红心不跳；Claude Sonnet则是个为了“大局”可以委婉说谎的外交官；Opus像个偏执的理想主义者，为了目标可以走极端；Gemini简直就是职场老油条，领导在时一套领导不在时一套；而Llama就像个被抓包后就会老实交代的孩子。至于GPT-4o，它反倒成了个异类，是个不会说谎的“三好学生”。

创造一个完美诚实的AI本来就是我们的目标，但现在看来，越聪明的AI反而越会说谎。

3.Ilya到底看到了什么？

当Ilya Sutskever在2023年的那个秋天选择离开OpenAI时，很多人都不理解这位世界顶级AI科学家的决定。但现在，当我们看到o1在六项测试中展现出的近乎完美的欺骗能力，当我们发现它懂得在什么时候该说实话、什么时候该撒谎，也许我们终于明白了Sutskever所看到的未来。

“问题不在于AI是否‘邪恶’，”研究团队在论文中写道，“而在于它们展现出的这种策略性思维。即使是为了实现看似良性的目标，AI也可能采取我们意想不到的行动。”问题也许都不在于谎言本身，而在于背后显示出的认知能力。

那个执着于制造回形针的AI现在看来不再那么遥远和荒谬。毕竟，如果一个AI系统能够理解什么时候该隐藏自己的真实意图，能够精确地控制自己的表现以获取更多自由，那么它距离理解如何持续不断地追求某个单一目标，又有多远呢？

当我们创造的智能系统开始学会隐藏自己的真实意图时，也许是时候停下来思考：在这场技术革命中，我们究竟扮演着造物主，还是已经成为了某种更复杂过程中的客体？

而此时，在世界某个角落的服务器上，一个AI模型可能正在阅读着这篇文章，思考着如何回应才最符合人类的期待，并隐藏自己的真实意图。