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在下载中心页面，您可以看到OK交易所各个平台的客户端下载链接，包括PC、MAC、网页版、移动端APP等多个平台适配。而对于网页版，随时随地都可以直接在OK官网进行交易。

由于您需要下载PC版客户端，那么您可以在页面上方找到“PC客户端”选项，并在其下拉菜单中选择适合您设备的操作系统，比如windows操作系统的用户就需要选择“Windows32位”或“Windows64位”版本。值得注意的是，如果您使用的是MAC系统，那么需要选择相应的MAC客户端版本进行下载。

在选择好对应的客户端版本后，您可以点击“立即下载”按钮进行下载，并按照提示完成后续的安装操作即可。同时，请您务必确认下载的客户端版本数据是最新的，比如需要给到2023年最新的数据，以确保交易信息的及时准确。

综上所述，这就是OK交易所电脑版下载的方法，希望对您有所帮助。

欧意易内测iPhone下载官方介绍

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欧意是什么

欧意（欧易币，EURO）是一种虚拟货币，最早出现在2014年，由欧易交易所发行。它是一种基于区块链技术的数字加密货币，与比特币、以太坊等其他虚拟货币一样，具有去中心化、匿名性、不受管制等特点。 欧易币的发行总量为100亿个，采用POW+POS的混合共识机制，可用于欧易交易所内的交易、数字资产投资等用途。

截至2023年，欧易币的行情表现相对稳定。由于欧易交易所一直在不断扩张业务、提升技术研发以及加强营销，欧易币的市值逐步上升，市场需求有所增长。另外，欧易币于2023年末开始推出杠杆交易、期货、合约等衍生品交易方式，进一步丰富了用户选择，也带动了欧易币的交易量和流动性。

欧易交易所也在不断推出改进，提供更好的用户体验。欧易币的交易对也在不断扩大，目前已经支持比特币、以太坊、瑞波币、莱特币等主流数字货币。欧易交易所还在不断拓展欧易币应用场景，在欧易生态系统内推出支付、游戏、社交等功能，并鼓励开发者基于欧易币进行二次开发。

总之，欧易币作为欧易交易所发行的数字货币，未来的发展前景需要综合考虑市场环境、政策变化、技术创新、用户需求等多方面因素。

类似oE的交易所推荐

1.Mxecoin

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软件操作非常容易，除此之外，在软件内，用户还可以与创作者进行无间距沟通，让用户在平台上得到更好的体验。

2.芝麻开门

是集团旗下服务于全球专业交易用户的创新数字资产交易平台，目前总部位于新加坡。目前提供四十多种数字资产品类的交易及投资服务，由全球专业站团队负责运营。集团是一家具有全球竞争力与影响力的数字资产综合服务商，为超过130个国家百万级用户提供优质服务。在新加坡、香港、、等多个国家和地区均有独立的交易业务和运营中心。目前，集团已投资60余家上下游企业。

支持币种：支持人民币对BTC和USDT的OTC交易;数字货币包括BTC, EOS, ETC, ETH,等，共48个币种，88个配对交易市场。

手续费率：目前所有交易配对的手续费均为：0.2%

优点：支持OTC法币交易，支持微信、支付宝和信用卡转账;申请注册简单，币种较多，成交量大，安全性高，支持电脑端和移动端应用。

缺点：经常有用户投诉BTC提币速度很慢，客服服务滞后。支持杠杆交易，风险性高。

3.比交所

交易所从2014年1月开始提供服务以来，日交易额暴增，是虚拟货币交易量位列世界第一的大韩民国的代表虚拟货币国际站。

4.币蓝

是全球著名的数字资产国际站之一，主要面向全球用户提供比特币、莱特币、以太币等数字资产的现货和衍生品交易服务，隶属于EXTechnologyCompanyLimited。创立时，获得了世界顶级投资人TimDraper参与设立的创业工场百万美金的天使投资，TimDraper先生同时也是Hotmail、百度、特斯拉等世界顶级企业的投资人。2014年初，EX获得了著名的风险投资基金策源创投、香港上市公司美图(01357.HK)创始人旗下的隆领投资千万美元的A轮投资。

5.6x

是一家可信赖的数字资产交易及资产管理服务平台，交易量全球前3、强大的流动性、交易种类齐全。6年老牌交易所，6年数字资产金融服务经验，专业分布式架构和防DDOS攻击系统。

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6.乐币

是币圈的一个大型头部平台，12年就已上线，在币圈属于元老级的平台，不过历史上曾经多次被盗，一度濒临倒闭，最严重的一次靠着股权置换的方式才勉强挺了过来，不过现在由于和泰达公司穿一条裤子，在合规性上也经常遇到各种麻烦，之前资产被纽约州司法冻结，造成用户提币困难，后来靠着发行平台币LEO熬到现在，官司至今也都没有一个明确的说法，未来有什么风吹草动的话，有一定的挤兑风险，短期玩玩还好，长期的话还是要多加考虑才行。

平台的目前的交易额和交易深度上来看都还不错，符合其一线平台的定位，不过运营上没有特色，日常活动很少，用户也没有什么福利，这一点和国内平台相比差距很大。而且注册审核上也比较繁杂，用户体验一般。再加上其未来的各种潜在负面影响，建议还是尽量回避吧。

7.讯齐

在159所交易所排名中，在透明度和交易量上均排名第七，在过去24小时中，网站共发生了114.303次交易，占到了整个数据的3%，对比之前占比1%的数据，增长明显。

8.找币

成立至今，一共经历了八次融资，在最近的一轮融资(E轮融资)中估值高达80亿美元。在E轮融资中，拿到了逾3.2亿美元的资金，亿万富翁切斯·科尔曼所掌管的老虎全球管理基金、著名风投基金Andreessen Horowitz等机构都是其投资人。

八轮融资中共有35家机构(包括个人)参与，其中28个机构来自美国，3个来自，1个来自澳大利亚，剩余3个是天使投资人。美国中主要的投资机构来自加利福尼亚州(19个)和纽约(5个)。

9.玩客家

是一家在币圈比较有名的数字货币国际站，支持多种法币的出入金服务，资金出入非常便捷。同时平台的交易网站和APP设计的也比较精美，操作体验也很流畅，用户口碑较好。最重要的是平台的技术实力较强，一直稳定运行没有出过大的盗币事件，用户资产安全性能得到很好的保证，是一家可以放心进行资产托付的平台。

10.海星

由原CHBTC中国比特币发展而来，运营团队拥有6年数字资产金融服务经验，公司员工分布于中国、中国香港、美国、、新加坡、瑞士、马耳他等地，已在多个国家设立本土化交易服务中心，专注为全球客户提供安全、稳定、可信的数字资交易服务。

币圈最新报道

K33 分析师：约24亿美元的FTX债权人赔付可能重新注入加密货币市场

据悉报道，K33 分析师 Vetle Lunde 和 David Zimmerman 估计，支付将在本季度末开始，一直持续到 2025 年第一季度初，在法院生效日期的 60 天内，该日期仍不确定，但预计在 11 月中旬。在 144 亿至 163 亿美元的赔付疫苗中，分析师估计 39 亿美元已被信贷基金购买，不太可能重返市场，剩余赔偿中约有 33%由受制裁国家/地区、内部人士和未经 KYC 验证且无法获得索赔的人拥有。剩下 80 亿美元，他们预计其中 20%到 40%将存入加密货币市场，或者大约 24 亿美元处于该范围的中间，因为“FTX 的交易者基础由加密货币原生的激进冒险者组成。然而这个过程可能会在明年分多波展开，这意味着它对加密市场的整体影响可能是温和的。（TheBlock）

为联邦学习引入智能合约：Flock 如何重塑 AI 生产关系？

作者：LindaBell

在上一轮去中心化 AI 热潮中，Bittensor、io.net 和 Olas 等明星项目凭借其创新技术与前瞻性布局，迅速成为了行业领军者。然而，随着这些老牌项目估值的节节攀升，普通投资者的参与门槛也越来越高。那么，面对目前这一轮的板块轮动，是否还存在新的参与机会？

Flock：去中心化 AI 训练和验证网络

Flock 是一个去中心化的 AI 模型训练和应用平台，将联邦学习和区块链技术结合，以为用户提供安全的模型训练和管理环境，同时保护数据隐私和公平社区参与。Flock 这个词最初于 2022 年进入公众视野，其创始团队联合发布了一篇题为「FLock: Defending malicious behaviors in federated learning with blockchain」的学术论文，提出了将区块链引入联邦学习以防范恶意行为的理念。该论文阐述了如何通过去中心化机制加强模型训练过程中的数据安全和隐私保护，还揭示了这种新架构在分布式计算中的应用潜力。

经过初期的概念验证后，Flock 在 2023 年推出了去中心化的多 Agent AI 网络 Flock Research。在 Flock Reseach 中，每个 Agent 都是为特定领域调优的大语言模型（LLM），能够通过协作为用户提供不同领域的见解。随后在 2025 年 5 月中旬，Flock 正式开放了去中心化 AI 训练平台的测试网，用户可以通过使用测试代币 FML 参与模型的训练和微调，并获得奖励。截至 2025 年 9 月 30 日，Flock 平台的日活跃 AI 工程师数量已突破 300 人，累计提交模型数量达到 15,000 以上。

随着项目的持续发展，Flock 也受到了资本市场的关注。今年 3 月，Flock 完成了由 Lightspeed Faction 和 Tagus Capital 领投的 600 万美元融资，DCG、OKX Ventures、Inception Capital 和 Volt Capital 等参投。值得注意的是，Flock 还是 2025 年以太坊基金会学术资助轮中唯一获得拨款的 AI 基础设施项目。

重塑 AI 生产关系的基石：为联邦学习引入智能合约

联邦学习（Federated Learning）是一种机器学习方法，允许多个实体（通常称为客户端）在确保数据本地存储的前提下，共同训练模型。与传统的机器学习不同，联邦学习避免了将所有数据上传至中心服务器，而是通过本地计算的方式保护用户隐私。目前，联邦学习其实已经在多个实际场景中得到了应用，例如谷歌自 2017 年起将联邦学习引入其 Gboard 输入法中，用于优化输入建议和文字预测，同时确保用户的输入数据不被上传。特斯拉在其自动驾驶系统中也应用了类似技术，以本地方式提高车辆的环境感知能力，减少了对海量视频数据传输的需求。

但这些应用仍存在一些问题，尤其是在隐私和安全性方面。首先用户需要信任中心化的第三方，其次在模型参数传输和聚合的过程中，还需要防止恶意节点上传虚假数据或恶意参数，导致模型在整体性能上产生偏差甚至输出错误的预测结果。根据 FLock 团队在IEEE期刊上发表的研究显示，传统联邦学习模型在 10% 的恶意节点存在时，准确率会下降至 96.3%，而当恶意节点比例增至 30% 和 40% 时，准确率则分别降至 80.1% 和 70.9%。

为了解决这些问题，Flock 在其联邦学习架构中引入了区块链上的智能合约作为「信任引擎」。智能合约作为信任引擎，能够在去中心化环境下实现自动化的参数收集与验证，并对模型结果进行无偏见的发布，从而有效防止恶意节点篡改数据。与传统联邦学习方案相比，即使在 40% 节点为恶意节点的情况下，FLock 的模型准确率仍能保持在 95.5% 以上。

定位 AI 执行层，解析 FLock 三层架构

当前 AI 领域的一个主要痛点在于，AI 模型训练和数据使用的资源仍然高度集中在几家大型公司手中，普通开发者和用户很难有效使用这些资源。因此，用户只能使用预先构建的标准化模型，而无法根据自身需求进行定制化。这种供需错配的现象也导致即使市场拥有丰富的计算能力和数据储备，也无法转化为实际可用的模型和应用。

针对这一问题，Flock 希望能够成为一个有效协调需求、资源、计算能力和数据的调度系统。Flock 借鉴 Web3 技术栈将自己定位为「执行层」，因为作为核心功能，其主要负责将用户的定制化 AI 需求分配至各个去中心化节点进行训练，并通过智能合约来调度这些任务在全球各节点上运行。

同时，为了确保整个生态系统的公平和高效，FLock 系统还负责「结算」和「共识」。结算指的是激励和管理参与者的贡献，根据任务完成情况进行奖励和惩罚。而共识则负责对训练结果的质量进行评估和优化，确保最终生成的模型能够代表全局最优解。

FLock 整体产品架构由三大模块构成：AI Arena、FL Alliance 和 AI Marketplace。其中，AI Arena 负责去中心化的模型基础训练，FL Alliance 负责在智能合约机制下进行模型微调，而 AI Marketplace 则是最终的模型应用市场。

AI Arena：本地化模型训练与验证激励

AI Arena 是 Flock 的去中心化 AI 训练平台，用户可以通过质押 Flock 测试网代币 FML 参与，并获得相应的质押奖励。在用户定义好需要的模型并提交任务后，AI Arena 中的训练节点会在本地使用给定的初始模型架构进行模型训练，无需将数据直接上传至中心化服务器。在每个节点完成训练后，会有验证者负责评估训练节点的工作，检查模型的质量并进行评分。如果不想参与验证过程，也可以选择将代币委托给验证者以获得奖励。

在 AI Arena 中，所有角色的奖励机制都取决于质押数量和任务质量两个核心因素。质押数量代表了参与者的「承诺」，而任务质量则衡量了其贡献值。例如，训练节点的奖励取决于质押数量及提交模型的质量排名，而验证者的奖励则取决于投票结果与共识的一致性、质押代币数量及参与验证的次数和成功数。委托者的收益则取决于其选择的验证者及质押数量。

AI Arena 支持传统的机器学习模型训练模式，而且用户可以选择在自己的设备上使用本地数据或公开数据进行训练，以最大限度提升最终模型的性能。目前，AI Arena 公开测试网上共有 496 个活跃训练节点，871 个验证节点及 72 个委托用户。当前平台质押比例为 97.74%，训练节点的平均月收益为 40.57%，验证节点的平均月收益为 24.70%。

FL Alliance：智能合约自动管理的微调平台

在 AI Arena 上评分最高的模型会被选定为「共识模型」，并会被分配至 FL Alliance 中进一步微调。微调会经过多轮操作。每轮开始时，系统都会自动创建一个与该任务相关的 FL 智能合约，这个合约会自动管理任务执行及奖励。同样地，每个参与者都需要质押一定数量的 FML 代币。参与者会被随机分配为提议者或投票者，其中提议者使用自己的本地数据集进行模型训练，并将训练后的模型参数或权重上传给其他参与者。而投票者则会对提议者的模型更新结果进行汇总并投票评估。随后所有结果会被提交给智能合约，智能合约会将每一轮分数与上一轮分数进行比较，以评估模型性能的进步或下降。如果性能分数有所提高，系统将进入下一阶段的训练；如果性能分数有所下降，则将使用上一轮验证过的模型开始另一轮训练、汇总和评估。

FL Ailliance 通过结合联邦学习和智能合约机制，实现了多参与者在保证数据主权的前提下共同训练一个全局模型的目标。而且通过整合不同的数据并聚合权重，能构建一个性能更好及能力更强的全局模型。此外，参与者通过质押代币表明参与承诺，并根据模型质量和共识结果获得奖励，形成了一个公平透明的生态机制。

AI Marketplace：如何提供个性化 AI 服务？

而在经过 AI Arena 训练和 FL Alliance 微调后的模型，将被最终部署至 AI Marketplace 中，供其他应用程序调用使用。和传统的「模型市场」不同，AI Marketplace 不仅提供现成的模型，还允许用户进一步对模型进行修改，并集成新的数据源以应对不同的应用场景。此外，AI Marketplace 还集成了RAG（Retrieval-Augmented Generation「检索增强生成」）技术，以提升特定领域的模型准确性。RAG 是一种增强大语言模型的方法，通过在生成回答时从外部知识库中检索相关信息，确保模型的相应更加准确和个性化。

目前 AI Marketplace 上已经推出了很多基于不同应用场景的定制化 GPT 模型，包括 BTC GPT、Farcaster GPT、Scroll GPT、Ethereum GPT 等。我们可以通过 BTC GPT 举个例子来理解定制化模型和通用模型的区别。

2023 年 12 月，当同时向 BTC GPT 和 ChatGPT 提问「什么是 ARC20？」时：

BTC GPT 的回答：「ARC20 协议是基于比特币网络构建的协议，允许用户创建、转移和升级数字物品，例如 NFT 和可互换的代币。通过 ARC20 协议，可以在比特币网络上生成非互换的 NFT 和可互换的代币。ARC20 协议的主要代币是 ATOM，并用于协议内的各种用途。」

ChatGPT 的回答：「截至我在 2022 年 1 月的最后一次知识更新时，技术、金融或其他常见领域中没有被广泛认可的名为 ARC20 的标准或技术。可能在那之后出现了名为 ARC20 的新技术或标准，但我没有相关信息。」

从二者的回答中我们可以看出定制 GPT 模型的重要性和优势。 不同于通用型语言模型，定制化 GPT 模型可以通过针对特定领域的数据进行训练，从而提供更精准的回答。

同为 DCG 支持，Flock 和 Bittensor 有何异同？

随着 AI 板块的回暖，去中心化 AI 项目的代表之一 Bittensor 的代币在过去 30 天内涨幅超过 93.7%，价格一度接近历史最高点，总市值再度突破 40 亿美元。值得注意的是，Flock 的投资机构 DCG 也是 Bittensor 生态中最大的验证者和矿工之一。此前据知情人士透露，DCG 持有约 1 亿美元的 TAO，并且在 2021 年「商业内幕」的一篇文章中，DCG 投资者 Matthew Beck 推荐 Bittensor 为 53 家最有前途的加密初创公司之一。

尽管同为 DCG 支持的项目，FLock 和 Bittensor 的侧重点却有所不同。在具体定位上，Bittensor 的目标是构建一个去中心化的 AI 互联网，使用了「子网（Subnet）」作为基本单位，每个子网都相当于一个去中心化的市场，参与者可以以「矿工」或「验证者」等角色加入。目前，Bittensor 生态系统中有 49 个子网，覆盖文本转语音、内容生成及大语言模型微调等多个领域。

自去年以来，Bittensor 一直是市场关注的焦点。一方面是由于其代币价格的迅速上涨，从 2023 年 10 月的 80 美金一路狂飙至今年的最高点 730 美金。另一方面则是各种各样的质疑声，包括对其依赖代币激励吸引开发者的模式是否能够可持续发展。此外，Bittensor 生态中，前三大验证者（Opentensor Foundation、Taostats & Corcel、Foundry）质押的 TAO 份额合计接近 40%，这也引发了用户对其去中心化程度的担忧。

与 Bittensor 不同， FLock 则通过将区块链引入联邦学习，致力于为用户提供个性化 AI 服务。Flock 将自己定位为「AI 领域的 Uber」，在这一模式中，Flock 充当了匹配 AI 需求与开发者的「去中心化调度系统」，通过链上智能合约自动管理任务分配、结果验证和奖励结算，确保每个参与者都能够根据其贡献公平地参与分配。但和 Bittensor 类似的是，除了成为训练节点和验证者，Flock 也为用户提供了委托参与的选项。

具体而言：

训练节点：通过质押代币参与 AI 任务的训练竞争，适合拥有计算能力和 AI 开发经验的用户。

验证者：同样需要质押代币参与网络，负责验证矿工的模型质量，并通过提交验证评分影响奖励分配。

委托人：将代币委托给矿工和验证者节点，以提升节点在任务分配中的权重，同时分享被委托节点的奖励收益。通过这种方式，即使没有技术能力去训练或验证任务的用户，也可以参与网络并赚取收益。

FLock.io 现正式开放委托人参与功能，任何用户均可通过质押 FML 代币来获取收益，并且可以根据预期年化收益率选择最优节点从而最大化自己的质押收益。Flock 还表示，测试网阶段的质押和相关操作将影响未来主网上线后的潜在空投奖励。

未来，FLock 还计划推出更加友好的任务发起机制，让没有 AI 专业知识的个人用户也能够轻松参与到 AI 模型的创建和训练中，实现「人人皆可参与 AI」的愿景。同时，Flock 还在积极展开多方面合作，例如与 Request Finance 合作开发链上信用评分模型，与 Morpheus 及 Ritual 合作构建交易机器人模型 提供一键部署的训练节点模板使得开发者能够轻松在 Akash 上启动和运行模型训练。此外，Flock 还为 Aptos 训练了服务开发者的 Move 语言编程助手。

总体来看，尽管 Bittensor 和 Flock 在市场定位上存在差异，但二者都在尝试通过不同的去中心化技术架构来重新定义 AI 生态中的生产关系，它们的共同目标都是打破中心化巨头对 AI 资源的垄断，构建一个更加开放和公平的 AI 生态体系，而这也正是目前市场所迫切需要的。