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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:
7 _- P( ]8 Y) c% S# S/ E$ e; ~- [& b2 H' t3 x: I3 T
· 食物与领地
+ s- I4 W# r$ G! U6 x+ O9 m1 o· 配偶 / 伴侣# J) X8 {2 S! E7 F( w5 }6 z
· 部落或社会中的地位5 I/ y7 U* ]! o4 G1 v# t
· 联盟与合作机会
4 l" E @6 m' {1 r- Y- J) w- w
; {0 [6 Y6 _8 w+ ?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。
$ D0 }; {/ {# _' ?- O/ l4 @2 Z$ h3 U$ h
这一过程被称为「自然选择」。
: E( ]: B* H4 r6 I" Y5 f$ {2 Z& X
# U: p2 b1 F/ T" X) B1 j9 p1 @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)。0 w8 H/ f2 X& A9 V& G
6 d; G2 b0 \( n) M
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?5 X' B4 Q; r' u7 a
- j4 `; c5 F1 D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。
7 m5 L0 k4 A% L3 ^" [2 F v) u2 D+ L; c, I' n' E; C% 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。4 E7 y% K( A2 B+ z
) W7 z& m7 P" W2023 至 2025 年间,随着 ChatGPT 的问世,人工智能领域迎来了爆发式增长。
4 w1 |6 I x& C% y# `
# }9 l( V9 u8 N" ^0 W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。
. e' a& d5 H& g4 X
# z& W) `2 a; z' r! E% \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。4 e- \ i) b+ m
% |% L& u+ U$ v5 T8 k1 k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」。* W: V) l( U! t( R. b$ l
5 O) a3 A+ n$ AAlphaGo 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:
. I. k" X5 j8 _8 X6 ]; h2 s+ o( n* J/ f& k
· 每一代模型都会与上一代模型展开竞争;4 m* \% f4 ^+ I0 y0 m$ n4 M4 {
8 \; [. J5 @! q" u- W
· 表现最强的模型变体得以留存并「繁衍」(即优化迭代);9 m6 y3 S+ @$ |3 {9 a0 z
% k/ s, ?; w; u+ |8 n" _2 v
· 弱势策略则被淘汰。
; \' y5 U$ b: D6 F2 s D% U5 m! M% O
A0 y. T* A- j* R6 u7 G6 d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。. j( w& J, ~+ A6 J3 e
2 ]& C+ | Q; {: h3 Z0 z( X
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。
, B, a+ v8 p; k) c' D/ G1 r! m' r5 @ K' a
加密领域中的达尔文式 AI o$ N5 X5 t. k& @
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。$ K* O2 l4 _% j0 P2 C( z( A& ]( q
# [8 V: ~9 w% r% a; b4 x) f5 [5 X N" U
「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?」
, o% l- J9 Y9 a0 Z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」。
7 H/ |! q0 r; H2 p7 g/ T; {% \0 g5 U) A. G
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。( W$ P# Q5 _; E0 F% r% P* x6 x4 K9 [
4 k- z+ a& q! _9 x4 I3 I9 W0 @$ |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。) @3 U) O2 D5 T! h3 _' c7 ]
# ]4 m. E4 x& n
以下是一些最具代表性的竞赛案例
( L5 k! n1 ]! u& I' sSynth(合成器竞赛)# ~3 G G& o" W9 B
(标识:SN50,发起方:@SynthdataCo)
' i+ d, p) ^/ W" I; t
0 C/ o! _% n6 ?8 W- z4 e& M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)。
' r( M9 r: @3 `2 @1 D2 E; L4 T$ [$ x
. x( |/ M/ |( O& z @" v+ o「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。」, G: q) Q% Q8 y. k( p
/ r% Y h) I3 @" G3 K: N0 r: X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。
8 P! o' H; V: v T
7 s+ M$ G/ g3 W( Q* N% j, W. |& |/ o/ E
「我们在 Polymarket 平台的交易最新进展:9 G- z! G. G# U( P! t
. T; C2 ], ^+ n・本金:3000 美元
$ C7 c p0 ?7 ^) P: q& l8 J& ^. [9 X; b" `& o# S* ?9 ?
・利润:5521 美元+ I/ H7 O. ]' |# b* r% ?
# G# M! k( r. o. @' g# x7 c2 w
・投资回报率(ROI):184%6 `9 z F7 J6 g2 Q1 A
) ?: g: J* e$ A! y2 `# u% V・年化收益率(APY):3951%7 q4 n8 L- c) p% x' C' E+ i
" v B M1 L; j1 K: p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。」2 n" U1 x' u* j
3 W" Y" G3 t1 C) Z* eSportstensor(体育预测竞赛)1 ^; ?- E- i) f0 t! Z" o
(标识:SN41,发起方:@sportstensor)
$ P& ?, v+ A4 B4 K9 g7 h
( y; Z R* [: ]7 A" c0 F, K6 Q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。
7 S, }' }3 }6 P4 G7 V r9 e8 O, o0 p2 x! c# u
! m! l3 d6 U2 q7 \
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%。
, F2 U s/ K( ]0 F
# l: B0 @: H" X; B2 _- l/ s3 HSportstensor 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。" _. I% y2 z9 ^; y
7 F/ @- p7 R' c3 H, t) Y7 I4 a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)。; c6 o0 B7 d% C3 I; n
' v `: f0 H" w/ t# V4 J- rAION(市场之战竞赛)
8 @' I- G( r9 n, ], e, _(发起方:@aion5100、@futuredotfun)
& @. m7 I, J2 D& y3 r3 G! @4 u1 x2 w% W( a3 F s9 q ]1 c
@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。
5 ?) m3 x5 q/ J
9 [' k9 M, O0 o" D% {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。
+ E- w* }4 @/ F8 \: R9 \( i$ ?8 p/ A$ ^0 |
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。
; I: t3 W* T: X9 t$ M
& J* c, D1 s- k: U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。
+ F* } z4 K! ^ Y/ E# R3 t1 n) E( q1 {9 Y% _0 q& y
Fraction AI(多场景 AI 竞赛)
! g* W2 J4 l8 M$ B5 X. Z0 `' m(发起方:@FractionAI_xyz)
. T) q& E& ]& z( g% [! L: O) D/ X; W: j- a/ J3 }
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。# y' `: F' w" x u5 z/ ~% B0 R
( Z6 ?, O0 C6 C# y
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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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。' X: h/ |4 A: j) s- T n$ u
3 [2 N9 q/ | ?3 G6 X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。
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# r. s; t( R3 |# vAllora(金融微任务竞赛)( |$ P0 |$ Q4 b( J" Z
(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」。7 N5 q. t( y, A
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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 $ALLO 代币激励。
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$ B0 N' }: N0 Q; 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。6 t1 k& r9 k: e* E4 G
c3 ` Q9 {7 m" @* R2 C" L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。4 m3 X# t4 R& @4 U# M# a0 X
! t6 V7 U& n/ c4 N W% g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。! X4 ?( s# i6 h" Q' Q# c' D& D& v6 K0 a
/ k7 s z9 L. v8 t5 I其他值得关注的竞赛
o) e+ B- [. F+ F(1)金融类竞赛(补充)
8 Z* n& Q1 ^3 z8 pSN8 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」。
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8 R2 j' T, P4 U6 B5 s+ |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。" r8 W2 l0 [0 M
0 l1 v6 m! T7 V(2)非金融类竞赛
( h' u; Y* j( l. |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」。# I* g! C/ W& j9 g( H) m' N1 x
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Flock.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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这一切意味着什么?; k- `; R4 T6 Y4 p+ _' ~6 } z; @# p# u
如今,人工智能的进步正通过「公开竞争」实现。
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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。4 q' o ^: [1 g; r
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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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! x! [7 C, `, D/ [) @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」)。; n7 \5 J! W; p' O
8 Q. i: }* [8 b& P5 k9 N2 F j未来将走向何方?" P! Y, Q- ]/ |9 f
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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4 ~# |, f- e& V; v4 B未来,强大的模型与智能体将诞生于「去中心化环境」中。" L. ^4 v1 Z+ E3 ~; { ~7 P: u& l
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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。3 v4 M; y4 M: b [
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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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3 G" g [, w; s最后一点思考
) X( U) J1 U0 K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。3 V8 e1 z. A2 ]2 K- c' c6 b! T
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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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1 }' ]% u, F A9 A( I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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