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经验:  天策币:  活跃币:  策小分:  总在线: 4188 小时 本月在线: 21 小时 
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| 竞争一直是人类进化的核心。自古以来,人们就在不断竞争,竞争的目标包括:' e5 `: h! w0 [- N( Y ' ?: ]5 l) I* A" y
 · 食物与领地$ a3 ~# s1 k2 ^# R4 V% i
 · 配偶 / 伴侣
 : ^  n  K: n, x8 V9 @1 {6 S· 部落或社会中的地位
 ! A* H0 s" k5 k* c: \· 联盟与合作机会
 * k5 \# Y! }6 b7 J& `9 e; L- J/ N; A7 x% k: {' B0 k( `) M0 |
 猎人追捕猎物,战士为生存而战,部落首领争夺领地。随着时间的推移,那些拥有利于生存的优良特质的个体,最终得以存活、繁衍,并将自身基因代代相传。
 : H5 |2 f3 P. T; \2 f2 O! K  U  S& u( E' m
 这一过程被称为「自然选择」。# |% k8 B; H3 |& ?- c8 i4 U+ T) T2 Y
 & U  c) [9 N% `' B  O% L' Q) Y
 自然选择的进程从未停止,其形态不断演变:从「为生存而竞争」,逐步发展为「作为娱乐表演的竞争」(如角斗士竞技、奥运会、体育赛事及电子竞技),最终演变为「推动进化的加速器式竞争」(如科技、媒体、电影、ZZ等领域的竞争)。$ N- K+ [3 x6 b; B' ^
 
 / B1 `5 f8 _: d8 g' b自然选择一直是人类进化的核心驱动力,但人工智能的进化是否也遵循这一逻辑?4 D, }+ z8 }. J% D3 l
 
 , K. m: J- o. N. u( i人工智能的发展历程,并非由某一项「单一发明」决定,而是由无数场「无形的竞赛与实验」推动——这些竞赛最终筛选出了得以留存的模型,也淘汰了被遗忘的模型。
 4 n4 z% O, m4 y4 D& P7 B, T$ ~! ]( d6 ?% f( `! P' U
 在本文中,我们将深入探讨这些无形的竞赛(涵盖 Web2 与 Web3 领域),并从「竞争」的视角,剖析人工智能的进化脉络。让我们一同深入探索。
 9 O- E6 T9 i8 V& i( k
 ( h9 f$ n, d0 q# `$ ~' i' g2023 至 2025 年间,随着 ChatGPT 的问世,人工智能领域迎来了爆发式增长。$ \6 y' M7 o2 f3 ?" Z. c
 3 B6 b+ p/ t  q" P* a, e
 但在 ChatGPT 诞生之前,OpenAI 就已通过《Dota 2》游戏(借助「OpenAI Five」系统)崭露头角:它通过与普通玩家、职业选手乃至自身进行数万场对战,展现出了快速进化的能力,且每一次对战都能让自身实力不断增强。% v$ H& [. z; j- G$ n' h4 V! K2 S
 8 {; t2 u, K& R/ l/ B* C+ u1 L
 最终,一套复杂的智能系统应运而生,并在 2019 年彻底击败了《Dota 2》世界冠军战队。# Q5 B/ s; U) ?% ]7 J* S) ?
 7 n. o8 q/ o$ o
 另一桩广为人知的案例发生在 2016 年:AlphaGo 击败了世界围棋冠军李世石。此事最令人惊叹的并非「击败世界冠军」这一结果,而是 AlphaGo 的「学习方式」。
 D# t' C" |5 \1 ~8 W: P' w5 w
 ' a* Q9 h5 G& B7 p, NAlphaGo 的训练并非仅依赖人类数据。与 OpenAI Five 类似,它通过「自我对弈」实现进化——这是一个循环往复的过程:
 0 ~# z# h6 L" x( ^7 c+ v+ p8 a( D4 u1 j+ C5 O; x
 · 每一代模型都会与上一代模型展开竞争;2 P8 Y* w2 P/ j
 
 0 x, r1 d, j7 n( r5 m$ v  ~· 表现最强的模型变体得以留存并「繁衍」(即优化迭代);2 F5 z8 C" C+ Z% C6 v
 2 _* c- y  d% N* v( F4 x2 w
 · 弱势策略则被淘汰。
 2 r$ d1 [. _3 Q2 O  U( [: C. F. q4 L& \6 G9 f" u( B* z$ m
 也就是说,「达尔文式人工智能」将原本需要数百万年的进化过程,压缩到了数小时的计算周期内。
 & @' d4 ]2 N/ L1 {, {9 y$ Y: M1 `$ w+ a# _
 这种「自我竞争循环」催生出了人类此前从未见过的技术突破。如今,我们在金融领域的应用场景中,也看到了类似的竞争模式,只是形态有所不同。- v1 M1 u6 P7 w4 M# `8 d/ F  `6 v
 . Z# M5 ~% a% A7 e  w
 加密领域中的达尔文式 AI& t5 L1 e4 ~# ]# ?3 O6 X/ F  Q4 ^
 Nof1 上周因推出「阿尔法竞技场」(Alpha Arena)成为热门话题。这是一场由 6 个人工智能模型(Claude、DeepSeek、Gemini、GPT、Qwen、Grok)参与的「加密永续合约生死对决」:每个模型各自管理 1 万美元资金,最终盈亏(PnL)表现最佳者获胜。
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 「阿尔法竞技场已正式上线!6 个人工智能模型各投入 1 万美元,全程自主交易。真实资金、真实市场、真实基准——你更看好哪一个模型?」: }' X# {4 B, w' {& j' U$ G8 ~! E 这场竞赛迅速走红,核心原因并非其规则设置,而是其「开放性」:通常情况下,「阿尔法策略」(Alpha,即超额收益策略)会被严格保密,但在这场竞赛中,我们能实时见证「哪个人工智能最擅长赚钱」。8 h9 x7 a2 p  z5 i
 
 6 P, D3 |9 V+ u- x8 i; k此外,展示实时交易表现的用户界面(UI/UX)设计极为流畅且经过优化。该团队正借助当前的热度及竞赛中获得的洞见与经验,开发 Nof1 模型及交易工具;目前,对该工具感兴趣的用户可加入候补名单,等待试用机会。% y( ?# A: N+ b# {5 `! K% g
 
 + ?' N: H9 p- P: Y3 l) w2 xNof1 的做法并非首创——金融领域的竞赛早已有之(尤其是在 Bittensor 生态系统及更广泛的加密货币市场中),但此前从未有任何团队能像 Nof1 这样,将此类竞赛公开化、大众化。
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 以下是一些最具代表性的竞赛案例' f# c) R3 `, F) e# r
 Synth(合成器竞赛)
 $ [* L# X) \( `7 p7 F* @8 j0 L(标识:SN50,发起方:@SynthdataCo)
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 在该竞赛中,机器学习工程师需部署机器学习模型,预测加密资产的价格及波动性,获胜者可获得 SN50 Synth 阿尔法代币奖励。随后,团队会利用这些高质量的预测结果,生成高精度的「合成价格数据」(及价格走势路径)。5 k5 N# l5 A1 b: _
 
 5 O; _$ p, ?7 L, X3 \「自今年早些时候以来,我们已向参与竞赛的顶尖数据科学家及量化分析师发放了超过 200 万美元的奖励。」
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 该团队正利用这些预测信号在 Polymarket 平台进行加密货币交易:截至目前,他们以 3000 美元的初始资金,实现了 184% 的净投资回报率(ROI)。接下来的挑战是,在维持当前业绩水平的同时,扩大交易规模。/ v/ ~4 b# d  C! s/ K
 
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 : K1 y4 d. ^# O% Q& ?2 U' t「我们在 Polymarket 平台的交易最新进展:& C1 W( X9 {) |) d6 t5 C+ `1 d
 
 % m( d/ k9 v, O& H: \・本金:3000 美元
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 ・利润:5521 美元
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 ・投资回报率(ROI):184%
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 ( }4 v: p5 E& B( F/ w: y& g. J8 a8 h7 w・年化收益率(APY):3951%' J: M/ b$ _' ?
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 这一切均由 Synth 的预测模型提供支持。我们将在本周的《Novelty Search》栏目中详细解析背后逻辑。」0 W' [0 k: B. O. q( p
 
 5 T5 p3 j! [5 r: N9 w! mSportstensor(体育预测竞赛)
 Z; L& N. D8 ]$ L. @5 K(标识:SN41,发起方:@sportstensor)
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 这是一个专注于「击败市场赔率」的子网,旨在挖掘全球体育博彩市场中的「优势机会」。这是一场持续性竞赛:机器学习工程师需部署模型,预测美国职业棒球大联盟(MLB)、美国职业足球大联盟(MLS)、英格兰足球超级联赛(EPL)、美国职业篮球联赛(NBA)等主流体育联赛的赛事结果,能实现盈利的「最佳模型」将获得 SN41 Sportstensor 阿尔法代币奖励。
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 目前,参赛模型的平均预测准确率约为 55%,而排名第一的「矿工」(即模型开发者)准确率高达 69%,增量投资回报率达 59%。
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 / u3 H& L2 K, r9 iSportstensor 已与 Polymarket 达成合作,成为其流动性层,为 Polymarket 平台带来更多体育预测相关交易量。4 U' V% ]1 d$ g) n! s
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 该团队还在打造「Almanac」平台——这是一个面向普通用户的体育预测竞赛层:用户可获取 Sportstensor 矿工提供的信号及高级预测分析数据,并借此与其他用户展开竞争。表现最佳的预测者每周可获得高达 10 万美元的奖励(上线时间待定)。
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 AION(市场之战竞赛)
 ( C0 z2 p; R# J: m' s(发起方:@aion5100、@futuredotfun). S+ Z# V6 [/ P  \. `( M& a
 
 7 B+ W* y% U' E6 [4 M7 y/ x$ w; v@aion5100(一个专注于事件 / 结果预测的智能体团队)正联合 @futuredotfun,推出「市场之战」(War of Markets)竞赛。
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 ( }$ S. ?% o! W- h( B3 ~该竞赛定于 2024 年第四季度上线,定位为「预测市场世界杯」:无论是人类还是人工智能,均可在 Polymarket 与 Kalshi 两大平台上参与预测对决。
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 k& ^! M1 t: Y竞赛旨在通过「众包智慧」,成为「终极真相参考源」——其核心评估指标并非传统的「预测准确率」,而是「心智占有率、交易量与荣誉」,在这些指标中表现最佳者即为获胜者。
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 团队将其先进的预测市场分析工具、跟单交易功能及社交交易产品与竞赛深度结合,帮助交易者利用这些工具,在与其他预测者的竞争中占据优势。2 t# O2 m# j0 k9 t0 Y0 u
 
 - [. \  _( r0 X/ \$ yFraction AI(多场景 AI 竞赛)+ v+ z$ V7 h8 F+ O
 (发起方:@FractionAI_xyz)8 j0 a% e( f1 P7 c; o
 
 3 u( s, ^& Y. s$ j该平台举办多种类型的竞赛:用户可在「竞价井字棋」「足球混战」「比特币贸易战」「Polymarket 交易」等场景中设置 AI 智能体;此外,平台还设有「ALFA」竞赛——与「阿尔法竞技场」类似,但 AI 模型使用虚拟货币在永续合约中相互交易。
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 8 `7 C  T# P4 g* u$ r在「ALFA」竞赛中,用户可购买 AI 智能体的「看涨 / 看跌份额」,押注哪个智能体在每日交易结束时能获得最高盈亏(PnL);与「阿尔法竞技场」相同,用户可实时查看每个智能体采用的策略及部署的资产。
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 ) k* e9 t; N/ [' n' K竞赛中获得的洞见与数据将用于进一步优化智能体,未来用户可部署自有资金,让这些智能体代为进行交易操作。
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 该团队计划将 AI 智能体的应用场景拓展至所有热门金融领域,包括交易、DeFi 及预测市场。& F5 u$ B+ ~) F7 q2 d, z
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 Allora(金融微任务竞赛)7 W! j6 H* A* n$ I9 L& j6 m
 (发起方:@AlloraNetwork)
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 Allora 堪称「金融领域的 Bittensor」:平台会设置「主题任务」或「微任务」(如加密资产价格预测),机器学习工程师需竞争开发「最佳模型」。+ N4 m1 ?- k  @/ ?5 ^9 a9 X& T
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 目前,价格预测模型主要聚焦于主流加密资产;表现顶尖的机器学习工程师(被称为「锻造者」或「矿工」)可获得「Allora Hammer」奖励,待主网正式上线后(即将推出),该奖励将转化为 $ALLO 代币激励。( r. ]4 d' j  n9 h+ l" C
 
 " x. t* Y% U" @" I+ z# H0 S该团队拥有一系列深入的「动态 DeFi 策略」应用场景:通过应用 Allora 模型,让 DeFi 策略更具灵活性——在降低风险的同时,提升收益水平。$ g0 Q& i. ~8 @9 e
 
 * p4 y1 L! C3 |% z4 |2 B) J例如「ETH/LST 循环策略」:会预留一部分资金用于捕捉「做空机会」——若预测模型显示价格波动将超过特定阈值,策略会自动将 LST(流动性质押代币)兑换为 USDC,并建立空头头寸,以期从预测的价格波动中获利。
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 5 ~% V+ H' @% G" B% M关于 Allora 的一个有趣细节,Allora 将采用「实际收入补贴代币发放」的模式:例如,原本需发放 10 万美元 ALLO 代币 + 5 万美元客户收入」的组合形式,以此减少矿工可能带来的代币抛售压力。) v7 W7 X5 }3 B0 n7 L% E- F" S
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 其他值得关注的竞赛
 4 D' c$ q% v/ l% s) c& }(1)金融类竞赛(补充)
 : i! ~/ Z2 O+ f2 N$ T4 o  USN8 PTN(发起方:@taoshiio):该竞赛旨在从全球人工智能模型及量化分析师中「众包」高质量交易信号,以超越传统对冲基金的业绩表现;其核心目标是「经风险调整后的盈利能力」,而非单纯的「原始收益」。- S6 J- O5 n8 D7 l5 z& K9 v
 
 2 p# r. l) D) T( T3 ?Numerai(AI 对冲基金)(发起方:@numerai):这是一家由人工智能驱动的对冲基金,近期从摩根大通获得了 5 亿美元资金支持(即摩根大通将最多 5 亿美元资金配置到 Numerai 的交易策略中)。该基金的策略核心是「机器学习模型竞赛」,强调「长期原创性」与「经风险调整后的准确率」。参与竞赛需质押 NMR 代币奖励。截至目前,平台已向参与者发放了超过 4000 万美元的 NMR 代币奖励。
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 (2)非金融类竞赛) m, h" W/ s6 z. j
 Ridges AI(去中心化编程竞赛)(标识:SN62,发起方:@ridges_ai):这是一个去中心化「软件工程智能体」交易平台,目标是让 AI 智能体在「代码生成、漏洞修复、完整项目编排」等任务中完全取代人类程序员。AI 智能体需在「真实世界编程挑战」中竞争,能提供优质解决方案的智能体每月可获得 2 万 - 5 万美元的「阿尔法子网奖励」。& j( j  u5 z$ T' ^' ^  z0 V
 
 * g' l4 o* v& B2 z  E/ n. l  d. ?- x3 zFlock.io 竞赛(发起方:@flock_io):竞赛分为两部分——一是「生成最佳基础 AI 模型」,二是「通过联邦学习协作微调特定领域模型」。表现优异的训练者(即「矿工」)每年通过训练 AI 模型可获得 50 万 - 100 万美元以上的收益。「联邦学习」的优势在于:机构可在保留本地数据隐私的同时,充分利用人工智能的能力。
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 3 k( @! j2 F5 h0 ~* {这一切意味着什么?/ K, \% ^- E7 i+ `5 U. G1 F4 p
 如今,人工智能的进步正通过「公开竞争」实现。0 T! i0 _  Z" U+ |7 n* a3 w9 I
 * {6 X' l1 U0 ~
 每一个新模型诞生后,都会进入一个充满压力的环境:数据匮乏、计算资源受限、激励机制有限。而这些压力,恰恰成了「筛选存活模型」的核心标准。
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 ; a5 V' b) ^" i0 F代币奖励兼具「能量供给」的作用:能高效利用这种「能量」的模型,影响力会不断扩大;反之,无法高效利用的模型则会逐渐被淘汰。
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 最终,我们将构建一个「智能体生态系统」——这些智能体通过「反馈」而非「指令」实现进化,即「自主智能体」(而非「生成式人工智能」)。
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 4 z; E- R4 T& g- a' Z. G2 K未来将走向何方?0 f8 n& w5 j( L. j9 k; p4 V
 这一波「公开竞争」浪潮,将推动人工智能从「中心化模式」向「开源去中心化模式」转型。
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 7 c* N& s' I) ~8 @( x% q: J未来,强大的模型与智能体将诞生于「去中心化环境」中。5 F2 c: Z' g/ s) T4 X6 |
 
 # a' o1 j5 j, h$ w9 J8 Y不久后,人工智能将能自主管理「自我改进周期」:部分模型会对其他模型进行微调、评估其他模型的表现、实现自我优化并自动部署更新。这一循环将大幅减少人类的参与,同时加快 AI 的迭代速度。/ U* W) U; Z4 ^
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 随着这一趋势的蔓延,人类的角色将从「设计人工智能」转变为「筛选应留存的 AI、保留有益的 AI 行为、制定对社会具有正期望值(EV+)的规则与边界」。
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 ~# c5 S/ ~; Z$ y5 r最后一点思考7 O4 S3 d. I1 Z# e. e& s5 W
 竞争往往能激发创新,但也可能滋生「奖励操纵」与「投机取巧」行为。
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 若一个系统的设计无法「激励长期有益行为」,最终必然走向失败——例如,部分矿工可能会钻规则漏洞「刷取奖励」,而非真正为任务贡献价值。
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 因此,「开放系统」必须配备完善的「治理机制」与「激励设计」:既要鼓励良好行为,也要惩罚不良行为。
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 谁能率先实现这一目标,谁就能抓住下一波创新浪潮的「价值、关注度与核心智慧」。
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| 看看你今天的足球赛事这次最终是不是能够成功的收米吧 | 
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