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- 📢 #Gate广场征文活动第二期# 正式启动！
分享你对 $ERA 项目的独特观点，推广ERA上线活动， 700 $ERA 等你来赢！
💰 奖励：
一等奖（1名）： 100枚 $ERA
二等奖（5名）： 每人 60 枚 $ERA
三等奖（10名）： 每人 30 枚 $ERA
👉 参与方式：
1.在 Gate广场发布你对 ERA 项目的独到见解贴文
2.在贴文中添加标签： #Gate广场征文活动第二期# ，贴文字数不低于300字
3.将你的文章或观点同步到X，加上标签：Gate Square 和 ERA
4.征文内容涵盖但不限于以下创作方向：
ERA 项目亮点：作为区块链基础设施公司，ERA 拥有哪些核心优势？
ERA 代币经济模型：如何保障代币的长期价值及生态可持续发展？
参与并推广 Gate x Caldera (ERA) 生态周活动。点击查看活动详情：https://www.gate.com/announcements/article/46169。
欢迎围绕上述主题，或从其他独特视角提出您的见解与建议。
⚠️ 活动要求：
原创内容，至少 300 字， 重复或抄袭内容将被淘汰。
不得使用 #Gate广场征文活动第二期# 和 #ERA# 以外的任何标签。
每篇文章必须获得 至少3个互动，否则无法获得奖励
鼓励图文并茂、深度分析，观点独到。
⏰ 活动时间：2025年7月20日 17
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你能解出这道加密题吗？
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参与方式：
1️⃣ 关注 Gate广场_Official
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📅 截止时间：7 月 22 日 12:00（UTC+8）
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1.话题不服来辩！
带 #ETH冲击4800# 和 #ETH# 在 广场 或 K线ETH下 围绕一下主题展开讨论：
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2. X平台同步嗨
在X平台发帖讨论，记得带 #GateSquare# 和 #ETH冲击4800# 标签！
把你X返链接提交以下表单以瓜分大奖：https://www.gate.com/questionnaire/6896
✨发帖要求：
-内容须原创，字数不少于100字，且带活动指定标签
-配图、行情截图、分析看法加分，图文并茂更易精选
-禁止AI写手和灌水刷屏，一旦发现取消奖励资格
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关注ETH风向，创造观点价值，从广场发帖开始！下一个牛市“预言家”，可能就是你！🦾🏆
⏰ 活动时间：2025年7月18日 16:00 - 2025年7月28日 23:59（UTC+8）
【立即发帖】 展现你的真知灼见，赢取属于你的ETH大奖！
- 🎉 #Gate Alpha 第三届积分狂欢节 & ES Launchpool# 联合推广任务上线！
本次活动总奖池：1,250 枚 ES
任务目标：推广 Eclipse（$ES）Launchpool 和 Alpha 第11期 $ES 专场
📄 详情参考：
Launchpool 公告：https://www.gate.com/zh/announcements/article/46134
Alpha 第11期公告：https://www.gate.com/zh/announcements/article/46137
🧩【任务内容】
请围绕 Launchpool 和 Alpha 第11期 活动进行内容创作，并晒出参与截图。
📸【参与方式】
1️⃣ 带上Tag #Gate Alpha 第三届积分狂欢节 & ES Launchpool# 发帖
2️⃣ 晒出以下任一截图：
Launchpool 质押截图（BTC / ETH / ES）
Alpha 交易页面截图（交易 ES）
3️⃣ 发布图文内容，可参考以下方向（≥60字）：
简介 ES/Eclipse 项目亮点、代币机制等基本信息
分享你对 ES 项目的观点、前景判断、挖矿体验等
分析 Launchpool 挖矿 或 Alpha 积分玩法的策略和收益对比
🎁【奖励说明】
评选内容质量最优的 10 位 Launchpool/Gate - 和其他领域不一样的是：你想支持一个 Web3 游戏项目，你必须要「双投」——既要投时间，也要投钱。
大模型竞逐40万token长文本能力 探索AI应用新边界
长文本技术成为大模型新战场，40万token或仅是开始
大模型正以惊人的速度提升其处理长文本的能力，从4000 token发展到40万token。长文本能力似乎已成为大模型厂商的新"标配"。
无论国内外，众多顶级大模型技术公司和研究机构都将拓展上下文长度作为重点升级方向。这些公司大多是资本市场的宠儿，获得了大量投资。
大模型公司聚焦长文本技术有多方面原因:
解决应用落地困境。短文本限制了许多场景的应用，如虚拟角色、游戏开发、专业领域分析等。
为未来Agent和AI原生应用铺路。这些应用需要依靠大量历史信息和上下文来保持连贯性和个性化体验。
提高模型的准确性。长文本可提供更多上下文和细节信息，减少歧义，提升推理能力。
推动产业落地。长文本技术有助于大模型在金融、法律等专业领域的应用。
然而，长文本技术面临"不可能三角"困境:文本长度、注意力和算力难以兼顾。主要原因是大多数模型基于Transformer结构,其自注意力机制计算量随上下文长度呈平方级增长。
目前主要有三种解决方案:
虽然长文本技术仍面临挑战，但大模型公司正在不断探索最佳平衡点，以处理足够信息的同时兼顾注意力计算和算力成本。40万token的处理能力可能只是一个开始，未来还有更长的路要走。