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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:
& _5 W9 U2 e9 g: v9 ]3 ~) @+ ~7 Y6 a! P% z. }' U' C. j, D
· 食物与领地
; C2 }4 x& }1 z) x/ ]8 V· 配偶 / 伴侣
0 l' M2 Q- U0 g) k· 部落或社会中的地位% H# H& Y8 L9 `1 ?* o8 m; ?
· 联盟与合作机会
' x' Y: i. g; c: k( O$ E; Y+ {" H( b; _! h1 T1 ?
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。" Z! p5 t% A) H
/ M r4 b1 V* A o6 I% H& Z- z" p: r/ |这一过程被称为「自然选择」。: J( i- _0 l* D
- F( r7 N6 G" ?2 ]0 B) 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)。7 W) T8 t) Z8 Z' b; j; O
( l# }7 m c2 { {+ G
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?3 F$ l! W- @7 K$ ?% J% j
$ l3 l/ m( U# C1 \) A1 ^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。
! w9 y) e5 [- N: O4 f5 C
) O! v( B% }) m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。
' z. N3 L, X! W' N$ v% v8 _* c: ~/ i$ l
2023 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 g5 N: a1 I7 e/ f6 y' v2 O `
; A( o! H* t4 _1 l; J* x' T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。$ X% ^/ c- Z2 ?5 R1 f
]/ x# b+ z0 o3 [" s. g) ~
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。( x( p3 _" h) }+ J$ o' Z
2 h2 N- y% w/ @% I8 F/ G" a( l5 u
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」。
; j8 Z8 Q5 z# z1 z5 W2 f4 p q
, Q/ j; p: Q' v: JAlphaGo 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:$ M7 L- l" P; j+ n0 d$ N6 H! o
5 B/ m" X! z/ C) |' D7 U· 每一代模型都会与上一代模型展开竞争;1 L$ l+ ]' ~$ Q* v% n2 o; h
- p/ d. P1 l( L: S! E9 _; A
· 表现最强的模型变体得以留存并「繁衍」(即优化迭代);; b1 I! T# \% E# c6 h
% Q: ^. ^$ P9 M) U. {
· 弱势策略则被淘汰。
3 u: e9 P1 C- j; d" i! o) j( o' F) U! Y% ^0 C9 A* H
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。
9 {* n7 T: l! C0 U' |0 |8 O; M
' `0 e/ {; m9 w. W/ k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。
- d ~5 Y5 n! p) w' \- S9 y# M4 n5 \+ z1 G4 g/ _; M1 ~* {2 F/ A
加密领域中的达尔文式 AI
, N% Y/ M+ V e4 A" I# R; ^: CNof1 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。
, a4 P- h) j+ s5 n' m; e+ U; H1 X) }, |, A, \
/ c' ^) J% _# Y7 R$ B「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?」
9 }; s# q) ~1 v: X% L6 q9 ^7 g1 ]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」。# {/ i1 Q! O$ C+ e1 P3 |1 R
. H, b, R' n% `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。
( P+ u/ }$ U6 U9 `" K* {, r4 i, M* T" Z5 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。$ i- k" E7 ^& U. f; Y
2 s% c: g. w2 m8 z4 P" `- D
以下是一些最具代表性的竞赛案例
4 \ N5 ~/ R3 ySynth(合成器竞赛)
# A/ k. R4 {8 B$ k5 [/ `1 D# k(标识:SN50,发起方:@SynthdataCo)7 P3 [% c4 y3 n1 O, s) C' G7 c4 ?7 g; R
: ~" o! V. c% `7 F
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)。. ?$ L! W" h5 V! \ x
! ? G) [3 q3 k「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。」
3 |. r4 f% w4 Y" {5 e+ |# x- r! [: T4 F5 M7 K) x) l+ J Q
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。; O% f& g! g' i5 w# I1 q
- T! u( Z8 k2 v8 d% E) L
9 z0 I) u6 ^5 G, ]2 R. `「我们在 Polymarket 平台的交易最新进展:# D0 _/ X5 x% r- {
8 Z% |5 B [2 R
・本金:3000 美元 |5 C% F8 Y- r' a; y
; y5 e1 B: S# d, U+ U$ z) a/ v・利润:5521 美元& d* \* y8 b" G
4 n" c$ j& P6 _・投资回报率(ROI):184%- r: M1 ?- V" f! M" ~
# b1 G6 X& N+ P・年化收益率(APY):3951%
* q# r- p$ o. g+ ^( o8 {4 A- Q1 m
. d! N" V* v) ?, |0 _" L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 l! Q& J+ V3 q3 F) M3 B! B
+ [$ p. F$ w) O6 K2 o& n4 `Sportstensor(体育预测竞赛)9 R% ?9 _8 }4 i, x; M
(标识:SN41,发起方:@sportstensor)8 }! X- R* Q% z" z
1 _) n( c( R/ R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。0 X; U$ |3 { _2 W a" o
2 R0 I6 j% T. }5 R$ h# `* C; O3 b- U
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%。
7 f! Q1 l, i0 ?5 k$ z% j
* e- n- x% e+ e) J$ v* B& 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。
' C: d- l4 f' z) K: R4 ~ W- \2 w
% X5 J; \) D/ x9 A) U$ K0 f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)。. i. H9 N* C# o7 r# ^/ W& N% e
" i# S, }/ P+ x8 H) {6 j
AION(市场之战竞赛)0 Z. b/ M0 b- n# t6 P
(发起方:@aion5100、@futuredotfun)
! c5 N6 d2 {2 W! ^9 b/ k2 G& O1 g" B5 Z0 N' M3 n& C% 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。
3 G: e# T6 e# p# T4 [$ j* e( B! s
' y' o) M- ?' t7 ~! t" W) ]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。6 p7 |% n+ V6 G% t; D
V3 Q9 u. `1 a8 [( \1 w
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。+ T9 W3 W- P7 e2 p9 @
9 U4 N7 V! b1 p- r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。. ?1 b, ]! \! c# v) z1 y0 @" Q: o
6 j" f$ j, U$ w
Fraction AI(多场景 AI 竞赛)! v7 s* I/ P" B" ]5 X4 _
(发起方:@FractionAI_xyz)- n) t. G* Y! y& L
0 t: p& _5 n z& Q
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。, h" e9 y @: y" y8 z. ^. ^9 _' N
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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。7 }! E3 N. j! i( U, ~- Z) _( D
' o1 a8 G$ ~7 Z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。; n2 d0 ^* [, }0 G1 J
" V" T" f% W! r6 z4 bAllora(金融微任务竞赛)
( S; _- I' `6 A1 R" B2 S(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」。, M6 T) i/ s" f1 W+ l
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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 $ALLO 代币激励。
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该团队拥有一系列深入的「动态 DeFi 策略」应用场景:通过应用 Allora 模型,让 DeFi 策略更具灵活性——在降低风险的同时,提升收益水平。
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例如「ETH/LST 循环策略」:会预留一部分资金用于捕捉「做空机会」——若预测模型显示价格波动将超过特定阈值,策略会自动将 LST(流动性质押代币)兑换为 USDC,并建立空头头寸,以期从预测的价格波动中获利。& m' H' m0 o2 R
( A, W+ w5 l! j0 W0 P W4 x. p" @关于 Allora 的一个有趣细节,Allora 将采用「实际收入补贴代币发放」的模式:例如,原本需发放 10 万美元 ALLO 代币 + 5 万美元客户收入」的组合形式,以此减少矿工可能带来的代币抛售压力。
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! Y- G+ v4 G3 n) Y0 B: V* |其他值得关注的竞赛. [0 z$ J1 [9 e6 z
(1)金融类竞赛(补充)6 [0 \" M3 j9 O1 G9 W% @1 Z
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」。0 E5 E: e5 q9 f! V4 T s& _
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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。$ `; n# U0 S [) k4 N
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(2)非金融类竞赛8 a# d8 T2 `. e
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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/ Q# m' D6 C! W, ~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?
q% q, @; Z h1 I/ ^' v+ M+ d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。
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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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% p8 G3 x# L, ~3 d6 y1 y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?
/ _' }; g" `5 i) ]) T( G( x6 \1 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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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。& l' T; U. p7 G" g v# ~! n
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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」。2 |/ Z# {1 k8 ^2 z+ R
2 y. r+ f5 {3 X/ N7 d. n2 Y' T最后一点思考7 s) s% x7 S8 z! c8 }) S" D$ 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 p5 N. L% Z4 O2 y1 q8 ?
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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。5 T7 p2 H; _6 {
5 n3 ]; ^0 E9 Q, c; T# h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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* L" q( n4 N* 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」。' w) [7 h3 q) J' z( R5 p
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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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