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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:% T. P$ d3 [5 z6 \' j' C/ D
1 d$ K- T6 Y" S) ?! l+ |
· 食物与领地
A) s" E0 k. }+ q· 配偶 / 伴侣3 H* ~) i k$ K% W6 N9 ]( z
· 部落或社会中的地位5 t2 n% \, X8 C/ I5 O
· 联盟与合作机会
! V) [8 ]4 w/ x1 ^# v1 b7 E7 J* ^; d2 m* v$ L* q! a
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。9 U1 [* H% m7 ^% \9 G: M9 j
& s* V) c& F8 |, K这一过程被称为「自然选择」。" [: `5 O8 \# \9 w
3 E5 }7 r6 ]3 l. |6 U7 n6 t
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)。
9 \0 ?" B" z+ I2 i3 U* d# d, I+ h4 C: h" O
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?
" e- H: ^: W! t+ R. V
9 \- l0 c5 `" u$ M8 ]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。8 u4 \/ u) u. o6 [
' ~) ?% N" z1 B
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。
# l9 E& F% d( r
: h$ X* E# [/ H7 c+ V$ l2023 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 f1 k$ V- S+ {0 N9 @
5 k) J; q+ \$ s6 b0 }9 }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。
6 Q3 c) \& N$ y2 W
; A, h8 w; |* I P) x0 n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。( k }1 R( X. y* l5 T8 i( c' E
& s f$ C7 b. j) C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」。# G7 P; t9 `* D h- d1 w
7 M* q# U! |( V7 {! V$ B0 @+ O/ t
AlphaGo 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 s( ]4 Z5 H
: f/ p4 d: I5 l2 K; p· 每一代模型都会与上一代模型展开竞争;
- o# y. G4 J7 a m7 ?, `2 r* J/ {
· 表现最强的模型变体得以留存并「繁衍」(即优化迭代);
( `2 Q6 @; ]8 O- Y( P# y+ I9 b7 X
· 弱势策略则被淘汰。$ |" |( N* _% J) `
! m9 U3 y( W- Y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。
4 n2 @0 [9 Z4 X4 N( m. [2 I/ ]- u) I+ r' W" X Z: H
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。; \0 ?: t! F. w8 d, Q7 `
" U3 t4 T2 `- q' Y+ n# Z加密领域中的达尔文式 AI( d/ H9 T7 Q) j; I) x1 w
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。/ Z: v+ A" _+ ?
. s- i5 o. f$ q- k7 r
9 C' d$ v: D6 _8 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?」 0 _' J0 y7 `6 a5 c; }8 L
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」。3 s3 O1 ?; z" i( C8 L' |% T. R
5 M6 O- A$ S/ E8 t4 o+ ]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。
) ^' R+ [& F* @$ S. @; F6 }# A0 C& Y/ M7 z5 Z/ g: G$ ]
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。
( l+ |; u7 z2 u+ ^5 D0 c1 J! s! a1 k0 i- L! b% `
以下是一些最具代表性的竞赛案例
9 d6 c( D( Z8 _; f& {& vSynth(合成器竞赛)
. O6 q8 W8 |* n6 Y' T+ T; y+ w(标识:SN50,发起方:@SynthdataCo). K, b5 c6 \ Y; U) {: h8 V
3 D% T! p) C3 `5 _$ F: F- e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 y! d" w8 m7 C& j7 e) W
# q+ {/ `: R: l0 i e7 t Y% c「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/ A# n# K( F4 o F4 }5 Z1 U' Z- I. a6 j4 t( A+ ~) T: {$ @4 V) ?
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。0 g0 z7 @/ ?5 \3 T; y
7 ], k, C' N# q7 O
# n3 ~! h% `# x7 F# C) X' R6 c「我们在 Polymarket 平台的交易最新进展:+ j6 v+ J4 V4 j: h& h# {
; g. {, q2 t) a- U* g& K7 {9 H
・本金:3000 美元. j8 t8 f; Y: F9 g
: |0 v# Y; d; `
・利润:5521 美元
/ p; X( X+ B; z! z0 |
7 F/ [' o/ \) ~% a# [・投资回报率(ROI):184%
* j8 b& O+ @* h% d; @/ x
1 U/ |1 {0 `' J1 N9 }+ G5 U- s・年化收益率(APY):3951%: i" w4 O1 Q, w; W$ n: ^
6 Z# C. |( s0 Q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。」* e) d9 B. L" A# w0 R' B
/ n9 J0 c; c' t( a9 B
Sportstensor(体育预测竞赛)4 ~& f* _: S) @
(标识:SN41,发起方:@sportstensor)
$ X- _# ~6 l* u# Q0 O$ O# q; H, A" u4 a* D `! Z
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。; f& E4 g5 I6 c
6 D% D: G5 n7 v; w/ G; `# e, l
; w! o3 X2 ^: g# Q9 v4 O, n
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%。% P' b* K1 M8 D# ~
* O7 ]2 _, {" G- a s; W
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。
+ e2 W! `# V! n
* ], g: U6 p' w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)。
! \% p6 T$ l$ N2 w+ M% C
8 d: }) T- w- K) VAION(市场之战竞赛)
" m+ W; u* t( F( m/ k, e. q(发起方:@aion5100、@futuredotfun)3 }& O' W- y \/ n8 K5 h% g
3 O- W& j+ F% |" h- P4 h) y
@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。
7 d# ]& Y1 d) J3 F/ R! ?" Q
% \$ X* T, { g& ~7 g+ j8 f+ Q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。% i3 j& `( H; W% J+ I1 z/ n
! ]: u1 o7 `% ?! ~. _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。
) z7 d' m( \1 H* T2 A& w8 L4 O+ C* I8 Q- ?9 W8 ?" y- l3 g$ L) v
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。
& a) b$ O, j. |9 _6 n. p. @- f# [# h5 K# G- K
Fraction AI(多场景 AI 竞赛)
" F1 \) X1 ]; M5 c; o; l(发起方:@FractionAI_xyz)/ I% `. W6 v* I( S2 M9 r5 m
0 B9 b$ Q( G. v, l
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。. R$ u' B* G1 g7 t, n/ s5 v
& e8 A* N0 b8 B. m9 z( k8 t
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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2 i! {; c& b0 {) l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。/ |- |" h$ ?- f; X2 a) `' a# l' _
+ v( h* g' B8 P- EAllora(金融微任务竞赛)
- A* B5 `: Y$ A" B/ U+ t(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」。+ ^* g2 D- H. C/ J5 ~/ v; O
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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。+ w: n; w9 U& o0 X5 X6 Y
$ c' \( ]$ s% m2 B! T6 v0 d: |& J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。/ ?7 y9 ]3 U" X/ a) T% I
5 ~7 s2 l% d% C# v; b* A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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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。
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9 t# u4 V/ ^# I3 J0 K其他值得关注的竞赛$ X( B) O n8 h5 ]0 s
(1)金融类竞赛(补充)
) E, x0 o$ ~' u% O4 [4 dSN8 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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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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& ] s0 ~0 h" ]% i+ g(2)非金融类竞赛* E$ ^! p: G1 o0 |4 c
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」。
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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。) m' g" c& J9 ^2 k; D* R
1 x) C G# l6 C: Y# h' r这一切意味着什么?
: b3 z& }5 ?' w1 S$ E- C% T! E3 T如今,人工智能的进步正通过「公开竞争」实现。, B5 a( v% X R I+ T1 y# p+ i
: e( Z5 O; r. e# @" n8 c& H1 e8 Q, P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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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。( i. O: U7 A" [6 B
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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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未来将走向何方?
% ]+ U. a( m! b; K6 c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。& F+ S+ g; e6 b) F2 f* i
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未来,强大的模型与智能体将诞生于「去中心化环境」中。
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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。0 J( b/ o( \" {! U1 V, m$ P1 @
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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」。3 V( m1 W/ w6 S; q( w. P0 i
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最后一点思考+ b+ l- T" c9 C
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。# w* G4 R5 M" t' I" ?
- ^3 S1 E! ~5 D) F& p: Z& m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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AI的进化也在经历一场激烈的竞争,选出的模型将会继续演化,进化的道路也许永远不会停止 |
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天天盈利什么也是特别让人眼红了啊,有空多多共享心得啊 |
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游戏最后一段话觉得是很有道理的,但是在我面前就难以实现,毕竟运气太差了。 |
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这个交易平台不错,反正吧都是需要多个心眼安全第一啊! |
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