Microsoft Mã Nguồn Mở Gia Đình AI Giọng Nói Tiên Phong VibeVoice: Xử Lý 90 Phút Hội Thoại Đa Người Nói Một Lần, GitHub Nhanh Chóng Đạt 27K Star

marsbitXuất bản vào 2026-03-30Cập nhật gần nhất vào 2026-03-30

Tóm tắt

Microsoft vừa ra mắt bộ mô hình AI xử lý giọng nói mã nguồn mở VibeVoice, bao gồm nhận dạng giọng nói (ASR) và chuyển văn bản thành giọng nói (TTS). Dự án thu hút 27K sao trên GitHub nhờ khả năng xử lý đoạn hội thoại dài đa người nói, độ trễ thấp và hoạt động cục bộ không cần kết nối đám mây. VibeVoice-ASR-7B xử lý audio dài tới 60 phút, xuất kết quả có cấu trúc với nhận diện người nói, dấu thời gian và hỗ trợ 50+ ngôn ngữ. VibeVoice-TTS-1.5B tạo audio dài 90 phút với tối đa 4 giọng nói tự nhiên, phù hợp cho podcast và sách nói. VibeVoice-Realtime-0.5B có độ trễ chỉ 300ms, thích hợp cho trợ lý ảo. Dự án tích hợp cơ chế bảo mật như watermark và được phân phối trên GitHub và Hugging Face.

Microsoft gần đây đã mã nguồn mở một họ mô hình AI giọng nói tiên phong có tên VibeVoice, bao gồm nhiều khả năng như nhận dạng giọng nói tự động (ASR) và chuyển văn bản thành giọng nói (TTS). Dự án này đã nhanh chóng thu hút sự chú ý trong cộng đồng nhà phát triển nhờ khả năng xử lý âm thanh dài mạnh mẽ, tạo hội thoại tự nhiên đa người nói và đặc tính độ trễ thấp thời gian thực, hiện đã đạt khoảng 27K Star trên GitHub.

Là một khuôn khổ nghiên cứu mã nguồn mở, VibeVoice sử dụng giấy phép MIT, hỗ trợ triển khai tại chỗ, không cần chi phí đăng ký đám mây, nhằm thúc đẩy sự hợp tác và đổi mới trong lĩnh vực tổng hợp giọng nói. Họ mô hình chủ yếu bao gồm ba thành viên cốt lõi, mỗi thành viên có trọng tâm riêng, cùng giải quyết các điểm khó khăn của AI giọng nói truyền thống trong xử lý chuỗi dài, tính nhất quán của người nói và sự trôi chảy tự nhiên.

VibeVoice-ASR-7B: Công cụ chuyển giọng nói thành văn bản có cấu trúc dài tới 60 phút

VibeVoice-ASR-7B là một mô hình thống nhất chuyển đổi giọng nói thành văn bản, có khả năng xử lý một lần các tệp âm thanh dài tới 60 phút và xuất trực tiếp kết quả chép lại có cấu trúc. Đầu ra không chỉ bao gồm "ai đang nói" (nhận dạng người nói), "khi nào nói" (dấu thời gian chính xác) mà còn bao gồm "nói gì" (nội dung chi tiết), và hỗ trợ tính năng từ khóa tùy chỉnh, có thể nâng cao hiệu quả độ chính xác nhận dạng cho các thuật ngữ chuyên ngành hoặc kỹ thuật. Mô hình này hỗ trợ hơn 50 ngôn ngữ, phù hợp với các ngữ cảnh phức tạp như ghi chép cuộc họp dài, chép lại podcast.

Các nhà phát triển cộng đồng đã dựa trên mô hình này để phát triển các công cụ thực tiễn, chẳng hạn như một phương thức nhập liệu bằng giọng nói có tên Vibing, hỗ trợ nền tảng macOS và Windows. Phản hồi từ người dùng cho thấy, tốc độ nhận dạng và độ chính xác của nó khá tốt, có thể nâng cao đáng kể hiệu quả nhập liệu bằng giọng nói hàng ngày.

VibeVoice-TTS-1.5B: Tạo giọng nói biểu cảm đa người nói dài 90 phút

VibeVoice-TTS-1.5B là mô hình cốt lõi tập trung vào chuyển văn bản thành giọng nói, có thể tạo ra một lần âm thanh liên tục dài tới 90 phút, hỗ trợ tối đa 4 người nói khác nhau để mô phỏng hội thoại tự nhiên. Giọng nói do mô hình tạo ra giàu biểu cảm, nghe tự nhiên và trôi chảy, có thể mô phỏng các điểm dừng, nhấn mạnh và chuyển biến cảm xúc chân thực, rất phù hợp để sản xuất podcast, tường thuật âm thanh dài, sách nói hoặc nội dung hội thoại đa nhân vật.

So với nhiều mô hình TTS truyền thống chỉ hỗ trợ 1-2 người nói, VibeVoice-TTS đã đạt được bước đột phá đáng kể về tính nhất quán của nhiều người nói trong các đoạn dài. Cơ chế cơ bản của nó sử dụng bộ phân từ giọng nói liên tục (bộ phân từ âm học và ngữ nghĩa) kết hợp với thiết kế tốc độ khung hình thấp (7.5Hz), giúp nâng cao đáng kể hiệu quả tính toán trong xử lý chuỗi dài.

VibeVoice-Realtime-0.5B: TTS thời gian thực với độ trễ khoảng 300 mili giây

VibeVoice-Realtime-0.5B tập trung vào các tình huống thời gian thực, hỗ trợ nhập văn bản dạng luồng, độ trễ đầu ra âm thanh đầu tiên khoảng 300 mili giây, đồng thời vẫn có thể tạo ra giọng nói dài khoảng 10 phút. Mô hình này đặc biệt phù hợp cho các ứng dụng tương tác cần phản hồi tức thì, như trợ lý giọng nói thời gian thực hoặc các cảnh lồng tiếng trực tiếp.

Ngoài ra, dự án còn giới thiệu hỗ trợ người nói thử nghiệm, bao gồm giọng nói đa ngôn ngữ và nhiều biến thể phong cách tiếng Anh, cung cấp thêm không gian tùy chỉnh cho các nhà phát triển.

Nhận xét từ AIbase: Việc mã nguồn mở VibeVoice của Microsoft không chỉ làm giảm ngưỡng sử dụng AI giọng nói hiệu suất cao mà còn cung cấp giải pháp hoàn chỉnh cho triển khai tại chỗ. Dự án đã từng bị gỡ xuống trong thời gian ngắn do nguy cơ sử dụng sai tiềm ẩn, sau đó được đưa lên lại thông qua các cơ chế bảo mật như nhúng watermark âm thanh, tuyên bố từ chối trách nhiệm có thể nghe được, thể hiện nguyên tắc phát triển AI có trách nhiệm. Hiện tại, các nhà phát triển có thể lấy trọng số mô hình trên kho lưu trữ GitHub và Hugging Face, đồng thời dùng thử nhanh thông qua các nền tảng như Colab.

Với sự đóng góp liên tục của cộng đồng mã nguồn mở (như fork tối ưu hóa cho Apple Silicon), VibeVoice có triển vọng được triển khai nhanh chóng trong các lĩnh vực như sáng tạo nội dung, công cụ hỗ trợ tiếp cận, tương tác bằng giọng nói. Các nhà phát triển quan tâm có thể truy cập trang dự án chính thức của Microsoft để khám phá thêm.

Địa chỉ dự án: https://github.com/microsoft/VibeVoice

Tiền kỹ thuật số thịnh hành

Câu hỏi Liên quan

QMicrosoft vừa công bố mã nguồn mở họ mô hình AI giọng nói nào?

AMicrosoft vừa công bố mã nguồn mở họ mô hình AI giọng nói tên là VibeVoice, bao gồm các khả năng như nhận dạng giọng nói tự động (ASR) và chuyển văn bản thành giọng nói (TTS).

QMô hình VibeVoice-ASR-7B có khả năng xử lý tối đa bao nhiêu phút âm thanh?

AMô hình VibeVoice-ASR-7B có khả năng xử lý một lần tối đa 60 phút âm thanh và xuất kết quả chuyển đổi có cấu trúc.

QMô hình TTS nào trong họ VibeVoice có thể xử lý đoạn hội thoại dài 90 phút với nhiều người nói?

AĐó là mô hình VibeVoice-TTS-1.5B, có thể tạo ra đoạn âm thanh liên tục dài tới 90 phút và hỗ trợ tối đa 4 người nói khác nhau trong một cuộc hội thoại tự nhiên.

QDự án VibeVoice đã nhận được bao nhiêu sao (Star) trên GitHub?

ADự án VibeVoice đã nhanh chóng nhận được khoảng 27,000 sao trên GitHub.

QMô hình VibeVoice nào được thiết kế cho các ứng dụng thời gian thực với độ trễ thấp?

AĐó là mô hình VibeVoice-Realtime-0.5B, được thiết kế cho các tình huống thời gian thực, hỗ trợ đầu vào văn bản dạng luồng với độ trễ xuất âm thanh đầu tiên khoảng 300 mili giây.

Nội dung Liên quan

Chào mừng đến với vòng quay tiền tệ mới: Chỉ có điều, lần này nơi thua lỗ gọi là thị trường chứng khoán

Chào mừng đến với "sàn coin mới": lần này, nơi thua lỗ mang tên thị trường chứng khoán. Vào ngày 13/7/2026, chỉ số Hàn Quốc KOSPI lao dốc 8.95%, lần thứ 7 trong năm phải ngừng giao dịch tạm thời. Hơn 1,2 triệu tài khoản sử dụng đòn bẩy nhận thông báo ký quỹ bổ sung, với 62% người thua lỗ là thanh niên 20-30 tuổi. Những cảnh tượng từng gắn với thị trường tiền mã hóa nay lặp lại ở thị trường cổ phiếu Hàn Quốc, Mỹ, Nhật Bản. Sự biến động chỉ là bề nổi. Điều thực sự thay đổi là cách định giá: câu chuyện (narrative) áp đảo định giá cơ bản, đòn bẩy khuếch đại cảm xúc, và mạng xã hội đẩy sự đồng thuận đến cực đoan một cách nhanh chóng. Cổ phiếu công nghệ toàn cầu ngày càng giống với tiền mã hóa. Nhiều nhà giao dịch chuyển từ coin sang cổ phiếu, mang theo phương thức đầu tư quen thuộc: săn tìm câu chuyện mới, tìm kiếm mã có biên độ dao động cao và sử dụng đòn bẩy. Các mã cổ phiếu bán dẫn, chip nhớ trở thành mục tiêu mới, được thúc đẩy bởi câu chuyện về nhu cầu AI. Điều nghịch lý là, so với một số cổ phiếu công nghệ, Bitcoin lại đang trở nên tương đối ổn định. Dữ liệu cho thấy biên độ dao động lịch sử của Bitcoin năm 2025 thấp hơn so với Tesla hay NVIDIA. Bitcoin ngày càng giống cổ phiếu, trong khi cổ phiếu công nghệ lại ngày càng giống Bitcoin. Sức mạnh của câu chuyện thể hiện rõ: mọi công ty liên quan đến chuỗi cung ứng AI (máy chủ, chip nhớ, module quang, trung tâm dữ liệu...) đều có thể tăng giá nhanh chóng, dựa trên kỳ vọng về tương lai hơn là kết quả tài chính hiện tại. Thông tin đầu tư ngày càng được rút gọn và lan truyền qua YouTube, X, video ngắn và các cộng đồng trực tuyến. Yếu tố đòn bẩy khiến mọi thứ trở nên nguy hiểm hơn. Tại Hàn Quốc, sự ra mắt của các ETF đòn bẩy 2x vào cổ phiếu riêng lẻ như Samsung và SK Hynix đã thu hút một lượng lớn nhà đầu tư nhỏ lẻ. Cơ chế điều chỉnh lại đòn bẩy hàng ngày của các sản phẩm này, cùng với việc bán ra ép buộc khi giá giảm, đã làm trầm trọng thêm sự sụt giảm của thị trường và gây ra tổn thất nặng nề. Hiện tượng "thị trường chứng khoán hóa thành sàn coin" không có nghĩa là hai thị trường đã hoàn toàn giống nhau. Cổ phiếu vẫn có tài sản, dòng tiền và cơ sở định giá cơ bản. Tuy nhiên, ở lớp giao dịch, đã có sự thay đổi lớn: từ việc mua lợi nhuận tương lai sang giao dịch nhiệt độ của một chủ đề. Đây là một cuộc cách mạng phi lý trí hóa, nơi câu chuyện thay thế cho phân tích cơ bản, đòn bẩy dễ dàng và thông tin từ mạng xã hội chi phối quyết định. Trong khi Bitcoin đang cố gắng trở nên giống cổ phiếu thông qua ETF và sự thể chế hóa, thì một bộ phận cổ phiếu lại đang đi theo hướng ngược lại. Bài học từ những nhà đầu tư Hàn Quốc là lời cảnh tỉnh: thị trường không bao giờ hoàn lại tiền.

marsbit2 phút trước

Chào mừng đến với vòng quay tiền tệ mới: Chỉ có điều, lần này nơi thua lỗ gọi là thị trường chứng khoán

marsbit2 phút trước

Cha đẻ của Claude Code: Hướng dẫn chỉ có thời hạn 6 tháng, hãy tháo bỏ dây cương đi

Boris Cherny, cha đẻ của Claude Code, khuyến nghị người dùng và nhà phát triển sản phẩm AI: "Cứ sau sáu tháng, hãy xóa Claude.md, xóa skills và hooks của bạn." Trong một cuộc phỏng vấn với YC, ông kêu gọi mạnh mẽ việc dũng cảm xóa bỏ prompt, công cụ và mã harness, sau đó thêm từng dòng trở lại để kiểm tra tác động thực sự — một phương pháp nghiên cứu ablation. Ông so sánh mô hình AI như một sinh vật sống có tính cách riêng, thay đổi theo từng thế hệ, và nhấn mạnh cách tiếp cận thực nghiệm: thử nghiệm không định kiến, quan sát nơi mô hình gặp khó khăn và điều chỉnh. Cherny giới thiệu hai khái niệm then chốt: "Product Overhang" (khoảng cách giữa năng lực mô hình và giới hạn sản phẩm) và "Unhobbling" (cởi trói). Ông đề xuất ba cách để "cởi trói" cho mô hình: giao nhiệm vụ khó hơn dự kiến, thử nghiệm tự do không mục đích thương mại, và quan trọng là để mô hình tự xác minh công việc nhằm chạy độc lập lâu dài. Ông lấy ví dụ Claude đã tự chạy 15 ngày để viết lại ứng dụng Electron sang Swift. Cho người dùng và nhà khởi nghiệp, ông khuyên nên tránh các "mẹo" trên mạng, đối xử với mô hình như đồng nghiệp, bỏ kiểm soát và áp dụng tư duy thực nghiệm. Với người học lập trình, ông khuyến khích kết hợp lý thuyết khoa học máy tính với ứng dụng thực tế, cảm quan thiết kế và kinh doanh.

marsbit10 phút trước

Cha đẻ của Claude Code: Hướng dẫn chỉ có thời hạn 6 tháng, hãy tháo bỏ dây cương đi

marsbit10 phút trước

Lark Biến Thành DouBao

Đây có thể là ngày quan trọng nhất trong 10 năm tồn tại của Lark. Ngày 30/7, ByteDance đã công bố một cuộc đại tái cấu trúc tổ chức: Lark không còn hoạt động độc lập và bị giải thể đội ngũ bán hàng và tiếp thị riêng. Lark, một sản phẩm được đầu tư nặng và từng muốn trở thành siêu cổng vào, giờ đây đã chính thức được sáp nhập vào Doubao. Động thái này không đơn thuần là một sự thu hẹp, mà phản ánh một xu hướng chiến lược lớn hơn: AI đang trở thành cơ sở hạ tầng và trung tâm tổ chức mới của ByteDance. Việc hơn 90% khách hàng mới của Lark trong Q2/2026 mua sản phẩm AI của nó cho thấy nhu cầu thực sự của doanh nghiệp là các giải pháp AI tích hợp. Do đó, Lark trở thành một kênh quan trọng để đưa năng lực AI của Doubao vào các quy trình làm việc thực tế, cung cấp cho Doubao tài sản quý giá: các kịch bản văn phòng thực tế. Sự thay đổi này cũng đánh dấu lần đầu tiên ByteDance tư duy như một công ty B2B thực thụ. Bằng cách hợp nhất toàn bộ cửa sổ phục vụ khách hàng doanh nghiệp (Lark, Doubao, Volcano Engine) vào một nền tảng dịch vụ sáng tạo duy nhất dưới sự lãnh đạo của Tan Dai, ByteDance chuyển từ tổ chức xung quanh sản phẩm sang tổ chức xung quanh nhu cầu khách hàng. Tóm lại, sự điều chỉnh này cho thấy AI đang định hình lại cấu trúc tổ chức của công ty. Doubao đang trở thành trung tâm chiến lược mới, tương tự như cách Douyin đã từng. Lark tìm thấy giá trị mới trong vai trò là bộ phận cơ sở hạ tầng và kết nối cho câu chuyện AI lớn hơn của tập đoàn. ByteDance là công ty đầu tiên thực hiện bước chuyển đổi mạnh mẽ này, và chắc chắn sẽ không phải là cuối cùng.

marsbit14 phút trước

Lark Biến Thành DouBao

marsbit14 phút trước

Giai đoạn tiếp theo của cuộc đua phát hành RWA: Trong vòng xoáy thách thức về tỷ lệ sử dụng, tài sản trị giá hàng tỷ đô la trên chuỗi chờ được đánh thức

Tác giả: Jae, PANews Trong bối cảnh quy mô tài sản thế giới thực (RWA) được mã hóa trên chuỗi đạt mức cao kỷ lục 320 tỷ USD, một nghịch lý nổi bật đang tồn tại: gần 90% RWA trên chuỗi đang ở trạng thái "ngủ đông", không tham gia vào các hoạt động DeFi như cho vay hay thế chấp. Báo cáo chỉ ra hơn 70% tài sản được mã hóa không có giao dịch chuyển khoản hàng tuần. Sự chênh lệch giữa quy mô và tỷ lệ sử dụng thể hiện rõ giữa các nền tảng hàng đầu. Securitize, với tài sản mã hóa trị giá 49 tỷ USD, chỉ có tỷ lệ sử dụng DeFi khoảng 0.7%. Ondo Finance (35 tỷ USD) có tỷ lệ cao hơn một chút ở mức 2.7%. Trái ngược, Maple Finance, với quy mô nhỏ hơn (23 tỷ USD), lại đạt tỷ lệ sử dụng DeFi lên tới 62% nhờ mô hình giao thức tín dụng gắn liền việc phát hành với hoạt động cho vay. Hiện tượng "lên chuỗi là ngủ" bắt nguồn từ ba nguyên nhân chính: (1) Bản chất tài sản: Các công cụ như trái phiếu kho bạc mã hóa được nắm giữ để sinh lãi, không phải để giao dịch thường xuyên. (2) Ràng buộc tuân thủ: Cơ chế danh sách trắng KYC hạn chế nghiêm trọng khả năng chuyển nhượng tự do vào các giao thức DeFi không cần cấp phép. (3) Thiếu hạ tầng cơ sở: Thị trường thứ cấp thanh khoản thấp, chênh lệch giá mua-bán cao và cơ chế định giá/thanh lý chưa trưởng thành cản trở việc sử dụng. Cuộc cạnh tranh trong lĩnh vực RWA đang chuyển dần từ "cuộc đua phát hành" sang "cuộc chiến ứng dụng". Các giao thức tín dụng bản địa như Maple thể hiện lợi thế về tỷ lệ sử dụng cao. Đồng thời, tầng phân phối và các kênh tiếp cận người dùng hiện có – như ví dụ về SyrupUSDG của Maple được niêm yết trên Robinhood Crypto và đạt 1 tỷ USD vốn hóa lưu hành chỉ trong một tháng – đang trở thành yếu tố then chốt để tăng cường áp dụng và thanh khoản. Tóm lại, trong khi 320 tỷ USD chứng minh tính khả thi của việc đưa tài sản truyền thống lên chuỗi, tỷ lệ sử dụng thấp cho thấy đây mới chỉ là bước khởi đầu. Thách thức thực sự phía trước không nằm ở việc ghi lại nhiều tài sản hơn lên blockchain, mà là khiến chúng có thể lưu chuyển, được sử dụng và tạo ra các trường hợp ứng dụng mới trong hệ sinh thái DeFi.

marsbit14 phút trước

Giai đoạn tiếp theo của cuộc đua phát hành RWA: Trong vòng xoáy thách thức về tỷ lệ sử dụng, tài sản trị giá hàng tỷ đô la trên chuỗi chờ được đánh thức

marsbit14 phút trước

Trang web giả mạo Flare Network đánh cắp 8,5 triệu đô la XRP

Một trang web giả mạo Flare Network đã đánh cắp 3,4 triệu XRP (tương đương 8,5 triệu USD) từ 71 nhà đầu tư trong vòng 8 ngày vào tháng 10 năm ngoái. Trang web lừa đảo này đã thu hút nạn nhân bằng cách giả danh Flare Network và FXRP, hứa hẹn lợi nhuận hàng tháng từ 1,5% đến 1,8% với cam kết bảo đảm số vốn gốc. Cảnh sát Seoul cho biết, các đối tượng lừa đảo đã dụ dỗ nhà đầu tư rút XRP từ các sàn giao dịch trong nước để chuyển vào ví do chúng kiểm soát thông qua các nền tảng nước ngoài. Chúng còn lan truyền thông tin sai lệch trên blog, bài báo trực tuyến, Wikipedia và tạo video trên YouTube để quảng bá. Trang web đã ngừng hoạt động vào ngày 23/10. Cảnh sát đã truy ra tổng cộng 27,3 tỷ won (18,8 triệu USD) tài sản liên quan và phong tỏa 17,3 tỷ won. Hai đối tượng liên quan đã bị chuyển sang Viện Kiểm sát với cáo buộc lừa đảo có tổ chức, một người khác đang bị điều tra về tội làm giả tài liệu. Cảnh sát cũng đã ra lệnh khám xét 54 địa điểm và bắt giữ một nghi phạm vừa từ nước ngoài trở về để lẩn trốn. Cảnh sát Hàn Quốc năm nay đã công bố chính sách không khoan nhượng với các vụ lừa đảo tiền mã hóa và cảnh báo các nhà đầu tư nên kiểm tra kỹ các nguồn thông tin chính thức trước khi chuyển tiền.

cryptonews.ru31 phút trước

Trang web giả mạo Flare Network đánh cắp 8,5 triệu đô la XRP

cryptonews.ru31 phút trước

Giao dịch

Giao ngay

Bài viết Nổi bật

Làm thế nào để Mua ONE

Chào mừng bạn đến với HTX.com! Chúng tôi đã làm cho mua Harmony (ONE) trở nên đơn giản và thuận tiện. Làm theo hướng dẫn từng bước của chúng tôi để bắt đầu hành trình tiền kỹ thuật số của bạn.Bước 1: Tạo Tài khoản HTX của BạnSử dụng email hoặc số điện thoại của bạn để đăng ký tài khoản miễn phí trên HTX. Trải nghiệm hành trình đăng ký không rắc rối và mở khóa tất cả tính năng. Nhận Tài khoản của tôiBước 2: Truy cập Mua Crypto và Chọn Phương thức Thanh toán của BạnThẻ Tín dụng/Ghi nợ: Sử dụng Visa hoặc Mastercard của bạn để mua Harmony (ONE) ngay lập tức.Số dư: Sử dụng tiền từ số dư tài khoản HTX của bạn để giao dịch liền mạch.Bên thứ ba: Chúng tôi đã thêm những phương thức thanh toán phổ biến như Google Pay và Apple Pay để nâng cao sự tiện lợi.P2P: Giao dịch trực tiếp với người dùng khác trên HTX.Thị trường mua bán phi tập trung (OTC): Chúng tôi cung cấp những dịch vụ được thiết kế riêng và tỷ giá hối đoái cạnh tranh cho nhà giao dịch.Bước 3: Lưu trữ Harmony (ONE) của BạnSau khi mua Harmony (ONE), lưu trữ trong tài khoản HTX của bạn. Ngoài ra, bạn có thể gửi đi nơi khác qua chuyển khoản blockchain hoặc sử dụng để giao dịch những tiền kỹ thuật số khác.Bước 4: Giao dịch Harmony (ONE)Giao dịch Harmony (ONE) dễ dàng trên thị trường giao ngay của HTX. Chỉ cần truy cập vào tài khoản của bạn, chọn cặp giao dịch, thực hiện giao dịch và theo dõi trong thời gian thực. Chúng tôi cung cấp trải nghiệm thân thiện với người dùng cho cả người mới bắt đầu và người giao dịch dày dạn kinh nghiệm.

Tổng lượt xem 635Xuất bản vào 2024.12.12Cập nhật vào 2026.06.02

Làm thế nào để Mua ONE

Thảo luận

Chào mừng đến với Cộng đồng HTX. Tại đây, bạn có thể được thông báo về những phát triển nền tảng mới nhất và có quyền truy cập vào thông tin chuyên sâu về thị trường. Ý kiến ​​của người dùng về giá của ONE (ONE) được trình bày dưới đây.

活动图片