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[虚拟币交流] AI的达尔文时刻:当模型开始为生存而战(转)
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1#
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:
* G  _8 n! q  P, i& n9 L5 V
4 _8 j/ ^1 o" x, t· 食物与领地
7 P% p, h8 ^8 M7 J! b: j$ @. e1 g· 配偶 / 伴侣
) F" o% v1 B' Y1 {) ?1 _7 c9 v· 部落或社会中的地位: y' P& a* E9 P$ s, r6 R
· 联盟与合作机会. `4 ^6 P6 K. T  Y. A+ H7 \

5 e  o6 S+ B2 j$ Q5 U1 g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。
$ {2 ~, W" e9 z3 }" ^, S* R
+ V4 p* N5 c: x5 }( A这一过程被称为「自然选择」。
3 |. B2 N& w( U" ^+ b6 ]5 y) V+ `" i: m7 q/ k
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)。, z! j, E1 u1 W, Y+ Q+ _+ O

. n1 J- {  v) t2 R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?
- Q9 H9 g: n: m  e# n$ m( ?9 i! k4 S' N% b  w  w
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。( o' g1 P: L8 x5 V$ l4 w7 E

7 d# O) M8 D; G+ G4 z- R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。* f$ Z5 `0 b% U# `

1 O/ ~0 i# n5 t+ ?: W* V2023 至 2025 年间,随着 ChatGPT 的问世,人工智能领域迎来了爆发式增长。9 U8 s2 N- h& d( [3 |& s5 T
+ x7 B$ v9 l( f0 m
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。
! {% `, Q7 N$ A% C
  m9 H; M& ]% l8 p& h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。
: g) m- B; q% X; p) S' Q4 U5 H
) O1 g# M# C3 _, j7 f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」。- q4 B+ `! X8 X3 {

; A# @/ M  p0 F. 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:  f: a& V0 Q8 ~. ?
7 {  v1 r5 a( ~  m+ g) M' F) r
· 每一代模型都会与上一代模型展开竞争;
/ h+ F* K7 x6 w- H1 Z, Z8 D" Y/ {
· 表现最强的模型变体得以留存并「繁衍」(即优化迭代);
* T! p, Z5 p/ C7 Y
: H& c2 e' G7 o; w· 弱势策略则被淘汰。
0 i) b8 c% q- F* E% d6 a! a- Z
$ L; T0 M4 g7 [  P* T% z) D) f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。5 a& N3 [! P" b7 _1 }
% n: p7 g2 Q" c1 {7 D" m  [
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。7 `9 B* w: u, U8 h2 X4 J. \2 A$ {

  ~- j+ {  @, F$ `加密领域中的达尔文式 AI6 |( n6 m: t* {* a' S( N
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。! j$ P1 \- t& Q/ v" m

5 x( |4 g; G# U( n
: R' s6 q6 O$ ^' ]& R; R6 }  L
「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?」
& k" k! L; L1 y: g
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」。
" a* `, L" i; N. g  i2 t5 e& N+ `! x& z# X+ D: _3 {
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。
, s3 \3 [  K+ a: |& J' H* I/ f5 Z( h5 a4 @, H$ Z+ W
Nof1 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。
7 y# J. Z  d  r' X3 `
" L- x  U" F0 q# N3 D以下是一些最具代表性的竞赛案例- a: p8 R2 |+ p! K. U+ D6 p
Synth(合成器竞赛)% a, F1 A7 R5 U4 C5 L% I6 s, W
(标识:SN50,发起方:@SynthdataCo)  ^" J" n/ r. |) F! p1 `
& `% r0 t, \  Q: u% @/ A
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)。
, U! j& C- Q" I) n( c+ {: ?& |. }2 U$ [" T2 x
「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。」6 d( k3 C6 y/ B1 F8 Z8 c" O9 ?3 `* p

8 O) N" ]5 n) g9 }$ b5 \( x6 n, y1 P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。+ {% i  A6 Y3 }. I! ]) ~* L

% I1 e! L8 o; `& E- {9 z/ i7 p$ B
, M4 C7 ?- O. d) i「我们在 Polymarket 平台的交易最新进展:
$ Q8 {, T& b) M0 f& r7 M: `# w
5 x( `: G( p$ d; ]0 b・本金:3000 美元
6 \' `5 `' V, a* _$ M- w( V' I* a. ~- b8 S% ^, R  y
・利润:5521 美元
9 C; B4 d3 D1 C9 R* P" g! A; _# Q+ l' z1 j" |7 p
・投资回报率(ROI):184%  e# V, `1 P* U% i7 I

& e/ _& }; m6 o7 Y" x- {・年化收益率(APY):3951%: {. T2 n7 H, j3 U) y! f

/ I9 ^' N! i4 J! O8 i8 K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。」5 C: H5 o& {4 [
9 |$ i( h0 c& D1 h4 X/ E2 X/ l
Sportstensor(体育预测竞赛)
1 d$ H7 Q3 P& @. M" Q) }4 I(标识:SN41,发起方:@sportstensor)$ `+ S! k7 R3 a+ E/ J, |5 {
2 W6 @) R  h. [# c
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。& N5 q0 t+ l4 D* s* b- A- l, }# `
5 ^1 i& U! k) X
" z+ f4 ]3 X6 S/ E& S
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%。
" k1 ]7 z3 l' V2 L7 {3 q, U; Q8 x$ {) }% Z$ j3 ?9 O
Sportstensor 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。; S& w" r$ F$ v) M2 I' ^
1 l& G( A: s  h+ t& J' h
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)。* k  d  a8 r9 `* n7 s* g7 R
+ X- d$ A) V; |! G6 P
AION(市场之战竞赛)
. O# t- D# c. }& @5 d(发起方:@aion5100、@futuredotfun)$ Q# O9 x7 O7 c7 a& M! @* H

1 e; {. t. K6 {" h@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。- B& Z' e: H! o! a$ [1 {
$ M6 p( O$ Q$ h  g' i) \
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。
. y9 y/ k/ l4 _7 _. S6 V9 S! x& I2 N* I: y* L
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。
. R9 Z9 S8 _$ ~
$ G- C+ k1 T& f2 l. ^; d" X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。# [/ H2 d5 j2 Z* F0 z) w/ v% E
* v$ D! Q) G0 g' p& K5 ^* U- o
Fraction AI(多场景 AI 竞赛)( h. l; r$ T/ _  l' Z
(发起方:@FractionAI_xyz)6 d' p+ A. s" O' J0 b0 ^
5 B/ e% c& v( o6 O
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。
! B% l- |$ x: ^3 l# Z% {* {7 B$ e% E* j% Z! B/ a
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。
+ N, M2 D0 O4 z7 D) H9 s1 Z* P1 n' n" A9 `. [( H
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。
% A" I! B$ E' k( _* f# Q
1 h/ z- @; o* I, z0 \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。7 D* a% `0 v3 D+ S! X0 Y, k
6 Q& K; y3 A& u1 _6 F/ G0 B6 W1 T
Allora(金融微任务竞赛)) C, b* v5 x& |" j. L: r
(发起方:@AlloraNetwork)4 d' f' j9 ^; w$ c3 y5 Q4 `

* O0 p  _0 T& A3 M1 pAllora 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」。
$ ?* [1 I' m. u# \8 E) A9 M6 C+ j* n" l: o. L
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。
! ]: F8 g% V1 A' F7 U6 i8 {
0 I5 C6 q8 I; |1 A3 p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。
$ x  G! @' `) `, L7 c6 H; P' Y" e
6 @" e5 c: D. T# h" L8 `5 i$ V5 f! v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。
* _8 d8 k$ A! L% |- d* p/ l( S$ D" x; k
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。
4 I" O" u% s' _* H
+ p* q8 i7 R! c  h其他值得关注的竞赛
* B9 k, i7 G' J4 C( O# K% N(1)金融类竞赛(补充)) k: n* ?- y! s/ e) r( l
SN8 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」。: X& }. [7 H$ ]* k( N: r

0 {% o* }4 Y6 t4 b6 zNumerai(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。8 w4 l& _2 J; Q' I" T' f0 T: K

6 W7 L' B# z2 ^4 B* G(2)非金融类竞赛* P" N0 @% j, J$ [; A) F% U
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」。2 Z* O: t. Y; a$ D( R' U

* I4 P, L5 e7 c7 RFlock.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。
. t2 M+ [& |1 n5 o$ W  A; x/ Y( P  N- A, M* T& B" }+ O% [
这一切意味着什么?
& G7 }, l# i, a! m+ q$ Q! t3 v如今,人工智能的进步正通过「公开竞争」实现。( g2 c- q6 H& v3 p$ L
1 G; L" ]2 z7 T5 ]% F# c% P. ^1 @
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。+ ?1 y# J7 M, o

. \5 O) J. G. P; v4 ^+ Q# W6 D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。6 L& B. Z: ]) _# p" [
6 X% u$ b+ @3 d9 v/ Z/ `. l, p
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」)。
% K, o4 n. t1 d- |2 W) J) N3 V5 m" E: H
未来将走向何方?5 b4 X. c$ X9 X; H$ D/ i2 @* W
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。: ^) m; D% {+ }3 H7 o/ V( o1 {
) S6 F  _( P3 _  s
未来,强大的模型与智能体将诞生于「去中心化环境」中。
" _+ G& G  S5 Z
" A) I% @- _9 E* ]( A8 Z7 t& o" d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。4 _8 h- ^$ Q; m

, z5 M( N% `1 \0 h; ?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」。
1 E7 J9 {9 {9 X- R
7 m1 o: M' P4 X4 f: F最后一点思考
6 l7 f4 b5 j3 l' d0 d& b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。+ y7 w" K- X. ^( S$ O" w* F

/ k1 b! I: b# {7 |7 o1 a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。
# n/ u2 l' K& z# H+ f2 B8 ~/ J+ x, \# r
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。0 v$ K) {# M" N4 Y+ t7 c7 a" u, z. \

% a0 ^, f6 m  k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」。  j4 }: j7 [; v+ t4 s
$ J! c& ?  u( n  ?0 u% f$ }
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3 v  K+ K3 a( x4 p0 f; L+ Z2 f' V
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9 J0 n, l5 f& a6 X( K5 O% \1 @* J- S5 T! {
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2#
模型无解模式,生存还很遥远的
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3#
足球比赛也是搞起来了,不错的坐等好结果的。
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4#
是挺好的,也是为数不多能够使用的交易平台
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5#
主题回复处广告图案-天策传媒
祝福楼主可以盈利啦,有空我要向你指点一下
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6#
还行啊,现在我也是用这个交易平台
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7#
这个也是能够看看大家推荐的交易平台了的!
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8#
足球玩的都是运气,不管心态好不好总是会能赢的。
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9#
交易平台一般肯定是会选择能够相信的啊
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10#
足球的有些玩法还是可以多看一下的。
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11#
足球专家那也就是啥子玩意的都是懂得的
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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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这次游戏能够赢钱一天的生活费我也满足了。
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这个游戏有收获还是最好的结果了呀。
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15#
这个交易平台我还实在不了解到的.
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足球我只玩单场的比赛,困难的都搞不了。
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这个游戏可以自己好好把握,也是很好的。
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