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- 置顶
- 稳健，是 Gate 持续增长的核心动力。
真正的成长，不是顺风顺水，而是在市场低迷时依然坚定前行。我们或许能预判牛熊市的大致节奏，但绝无法精准预测它们何时到来。特别是在熊市周期，才真正考验一家交易所的实力。
Gate 今天发布了2025年第二季度的报告。作为内部人，看到这些数据我也挺惊喜的——用户规模突破3000万，现货交易量逆势环比增长14%，成为前十交易所中唯一实现双位数增长的平台，并且登顶全球第二大交易所；合约交易量屡创新高，全球化战略稳步推进。
更重要的是，稳健并不等于守成，而是在面临严峻市场的同时，还能持续创造新的增长空间。
欢迎阅读完整报告：https://www.gate.com/zh/announcements/article/46117 - 📢 Gate 公布最新储备金报告！
截至 2025 年 7 月 11 日：
💰 储备金总值达 105.04 亿美元
📈 总储备金率达 126.03%
✅ 覆盖用户资产超 350 种
🔼 超额储备金额环比增长 10.66%，达 21.7 亿美元
Gate 始终践行透明公开，用户资产安全有保障。
📎 详情查看：https://www.gate.com/proof-of-reserves
- 📢 Gate广场 #创作者活动第一期# 火热开启，助力 PUMP 公募上线！
Solana 爆火项目 Pump.Fun（$PUMP）现已登陆 Gate 平台开启公开发售！
参与 Gate广场创作者活动，释放内容力量，赢取奖励！
📅 活动时间：7月11日 18:00 - 7月15日 22:00（UTC+8）
🎁 活动总奖池：$500 USDT 等值代币奖励
✅ 活动一：创作广场贴文，赢取优质内容奖励
📅 活动时间：2025年7月12日 22:00 - 7月15日 22:00（UTC+8）
📌 参与方式：在 Gate 广场发布与 PUMP 项目相关的原创贴文
内容不少于 100 字
必须带上话题标签： #创作者活动第一期# #PumpFun#
🏆 奖励设置：
一等奖（1名）：$100
二等奖（2名）：$50
三等奖（10名）：$10
📋 评选维度：Gate平台相关性、内容质量、互动量（点赞+评论）等综合指标；参与认购的截图的截图、经验分享优先；
✅ 活动二：发推同步传播，赢传播力奖励
📌 参与方式：在 X（推特）上发布与 PUMP 项目相关内容
内容不少于 100 字
使用标签： #PumpFun # Gate
发布后填写登记表登记回链 👉 https://www.gate.com/questionnaire/6874
🏆 奖励设置：传播影响力前 10 名用户，瓜分 $2
- 🎉【Gate 3000万纪念】晒出我的Gate时刻，解锁限量好礼！
Gate用户突破3000万！这不仅是数字，更是我们共同的故事。
还记得第一次开通账号的激动，抢购成功的喜悦，或陪伴你的Gate周边吗？
📸 参与 #我的Gate时刻# ，在Gate广场晒出你的故事，一起见证下一个3000万！
✅ 参与方式：
1️⃣ 带话题 #我的Gate时刻# ，发布包含Gate元素的照片或视频
2️⃣ 搭配你的Gate故事、祝福或感言更佳
3️⃣ 分享至Twitter（X）可参与浏览量前10额外奖励
推特回链请填表单：https://www.gate.com/questionnaire/6872
🎁 独家奖励：
🏆 创意大奖（3名）：Gate × F1红牛联名赛车模型一辆
👕 共创纪念奖（10名）: 国际米兰同款球员卫衣
🥇 参与奖（50名）：Gate 品牌抱枕
📣 分享奖（10名）：Twitter前10浏览量，送Gate × 国米小夜灯！
*海外用户红牛联名赛车折合为 $200 合约体验券，国米同款球衣折合为 $50 合约体验券，国米小夜灯折合为 $30 合约体验券，品牌抱枕折合为 $20 合约体验券发放
🧠 创意提示：不限元素内容风格，晒图带有如Gate logo、Gate色彩、周边产品、GT图案、活动纪念品、活动现场图等均可参与！
活动截止于7月25日 24:00 UTC+8
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带 #Gate Alpha交易分享# ，晒出你的Alpha第三届积分节高光交易，瓜分 $100 幸运奖池！
🎁 10名幸运晒图用户 * 10 USDT
📅 7月4日 12:00 -7月20日 24:00 UTC+8
别忘了，Alpha积分节主奖池高达百万美元，快来交易 + 晒图双重赢奖！
活动详情：https://www.gate.com/announcements/article/45908
NVIDIA NeMo-RL 利用 GRPO 进行高级强化学习
张彼得
2025年7月10日 06:07
NVIDIA推出NeMo-RL，一个用于强化学习的开源库，支持与GRPO的可扩展训练，并与Hugging Face模型集成。
NVIDIA 已推出 NeMo-RL，这是一个前沿的开源库，旨在增强强化学习 (RL) 的能力，具体内容可以参考 NVIDIA 的官方博客。该库支持可扩展的模型训练，从单 GPU 原型到大规模的千 GPU 部署，并与 Hugging Face 等流行框架无缝集成。
NeMo-RL的架构与特点
NeMo-RL 是更广泛的 NVIDIA NeMo 框架的一部分，以其多功能性和高性能能力而闻名。该库包括与 Hugging Face 模型的原生集成，优化的训练和推理过程。它支持 DPO 和 GRPO 等流行的强化学习算法，并采用基于 Ray 的编排以提高效率。
NeMo-RL的架构设计时考虑了灵活性。它支持各种训练和回滚后端，确保高层算法实现与后端细节保持无关。这种设计允许模型的无缝扩展，而无需修改算法代码，使其非常适合小规模和大规模部署。
使用 GRPO 实现 DeepScaleR
这篇博客文章探讨了如何应用NeMo-RL来重复使用Group Relative Policy Optimization (GRPO)算法的DeepScaleR-1.5B食谱。这涉及到训练高性能的推理模型，例如Qwen-1.5B，以便在AIME24学术数学挑战中与OpenAI的O1基准进行竞争。
训练过程分为三个步骤，每个步骤都增加使用的最大序列长度：从8K开始，然后是16K，最后是24K。这种逐步增加有助于管理推出序列长度的分布，优化训练过程。
训练过程与评估
训练设置涉及克隆 NeMo-RL 仓库并安装必要的软件包。训练分阶段进行，模型持续评估以确保达到性能基准。结果表明，NeMo-RL 在仅 400 步内达到了 0.65 的训练奖励。
在AIME24基准测试中的评估显示，训练模型超越了OpenAI O1，突显了NeMo-RL与GRPO算法结合时的有效性。
开始使用 NeMo-RL
NeMo-RL 可供开源使用，提供详细的文档和示例脚本，存放在其 GitHub 存储库中。这个资源非常适合那些希望使用可扩展和高效的方法进行强化学习实验的人。
该库与Hugging Face的集成及其模块化设计使其成为研究人员和开发者在项目中利用先进强化学习技术的强大工具。
图片来源：Shutterstock