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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:
9 {5 \) V# E$ x% D( k
3 V; F$ Y6 Q) G- D4 \· 食物与领地
5 s- z* p- F) s `% n· 配偶 / 伴侣
5 T7 |9 ]. x* H y- ?4 B· 部落或社会中的地位
0 S6 a2 p& P( \1 i$ _· 联盟与合作机会
2 ^0 H. }, Z# D& O n$ P1 C# Z3 a! F0 K
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。& l9 [0 G7 F$ K' L N( }4 v; s* c& X
. r$ M& ?) X- ]. e8 g% H. o' T. O这一过程被称为「自然选择」。( G5 v5 [# |, A7 e( w# X; z8 I1 s
5 u7 d' M) F/ H- v
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)。
/ s |/ f# q& a+ P' o, M# S; h: ^* x0 b8 P
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?- q& d) A6 g4 @8 B$ p8 Z7 R
1 Z7 L% `6 N6 {7 S3 r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。
: q+ E* @/ ]. h# z- I4 s& E; B7 ]* f- s1 \2 G, 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。
9 h4 B+ W! p6 f- s
7 r+ @) m" s+ C* O2023 至 2025 年间,随着 ChatGPT 的问世,人工智能领域迎来了爆发式增长。8 ?# @6 e) b# [ t, }" } c' ^
' j/ M5 j* c8 y; t8 P8 j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。' U- B5 W) }9 H& O
R$ w; y% A" V) N1 O4 P/ ]: 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。) R i4 d% f1 B$ e; o- G! ?2 K
3 E |& k( m! }8 J2 E# _, E. 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」。
6 M1 R# Y( L. q; C( D
( W. O& z1 @# ^; H% l O6 VAlphaGo 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' y) B) r g( i
8 D+ R2 v& x1 h3 p· 每一代模型都会与上一代模型展开竞争;
" K1 \0 h: w/ E3 k( U- ^
+ K4 p; f. b0 A, D# Z) t· 表现最强的模型变体得以留存并「繁衍」(即优化迭代);- e# }- ]8 \( |1 X1 M
% {* M, P- Y6 M: Q1 h0 t8 @1 _. o d* v· 弱势策略则被淘汰。4 I# W2 O# O" v6 c; g: ^
; j( K+ ~5 D! o. a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。
8 s+ \* k; h! |+ {# L" l0 }, G9 @
' b8 d( X2 @6 q. V' Z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 B& u6 ?8 }4 D2 u0 X% X& d) {8 V6 D7 a# e( b0 m4 b& f6 G/ D) f4 {
加密领域中的达尔文式 AI& V& ~6 _8 d6 i9 D1 m
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& e* p& ?+ W3 D1 o' l( E
" O! o) C# Z( [8 b/ |$ n" s d/ k
) O. J5 M4 R5 ]. O$ i「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?」
) Y; H G+ {/ v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」。
4 y- J; q8 X; [' H7 O3 B i K n, P/ f6 A
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。
( B6 W8 ]! W$ ?2 e' K8 ]5 G
; o2 G( O, M9 Z. iNof1 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。
4 }8 W3 A: ^0 A" P4 t" M8 {$ @* ^: Q' z( z) ]! v
以下是一些最具代表性的竞赛案例
3 K. z7 N) O* W, I' tSynth(合成器竞赛)' F8 x; s7 ] x2 I$ P
(标识:SN50,发起方:@SynthdataCo)
$ m1 Z5 f# ?7 h' C2 T, w/ w$ A; `( Z( u
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)。6 g. _/ p0 [) i4 Y* y, j1 b% j' i
; z' o, z# N& K- O% \+ }/ g2 ?! S
「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。」
% ]9 Z% C+ _4 O# N7 z4 D- {$ W0 v, p9 {2 |1 }# T( F+ N
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 b$ S& {) z3 z3 S" Q- [ V- [* z+ J; @. c
* ~1 \" o+ e$ S
「我们在 Polymarket 平台的交易最新进展:
, N+ Z0 D8 I* K" c/ R: H$ V/ G7 p
* d+ i% E4 P& n2 n・本金:3000 美元
! ?! \8 g/ X$ V8 |# o
' X( H" I3 H4 _: T* Y- h・利润:5521 美元
0 J, u$ Q3 M. E( Z; d' e: z4 T: M# O8 i
・投资回报率(ROI):184%
" ?; I2 U) x9 |/ i7 o5 K
, l) f) d( D6 \" q! h( u5 \" T・年化收益率(APY):3951%% n! X6 n& }5 b6 R) i! m' h" U
; P" ^0 J1 k) F8 g9 r
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 {/ P; m+ W l9 v
4 t" Z; c+ |: z( X: v: r9 {0 uSportstensor(体育预测竞赛)2 a2 y' H" W% A2 C! J+ [
(标识:SN41,发起方:@sportstensor)
/ X2 N( B1 K% @2 w) b5 J$ z5 R3 ]6 j8 B' w
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。/ x9 z6 ?& ?3 i7 x4 r! Z1 ` `7 _9 f2 j
% Q9 g) y m2 M) Q; [) q
% R" ?5 s! C( v2 y3 p" {$ h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%。
! S1 Z* G' A% B5 u5 l5 \
9 h# |. o) Y' ?5 |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。
# w y& m3 r' j( j9 x4 `* L* q$ v% I
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)。* D S8 { C! W* f" F9 ^+ [ ^) J
4 v9 {7 x# _' q& k& _AION(市场之战竞赛)
7 Z( L8 ?/ W5 d5 |(发起方:@aion5100、@futuredotfun)3 C: Z+ U: J/ }) _# `, Y7 X
/ l* p% q! m. u$ P
@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 a0 z* @8 E5 `5 T1 A
" {, ]: z' }! F2 }+ v
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。
0 @9 i7 G; n r# V9 q
( F9 x: a" f! {3 n d; K5 ~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。
3 }5 G4 _2 F1 A: _1 t) V; m0 E; Z( h& D, E" M
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。4 I. p4 M8 ]; V) i4 Z
4 u% I; w4 [# n4 U/ k7 |
Fraction AI(多场景 AI 竞赛)
- r$ A- x8 ^* G7 v I3 d* N9 ~(发起方:@FractionAI_xyz)
5 K4 t' k& N7 u# n8 O, L2 N/ o9 E% \7 ~
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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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。4 V/ z% U8 u+ d* z: b
6 J: z! ~1 u5 Q/ \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。
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Allora(金融微任务竞赛)
6 G. ^9 }+ F1 ^+ a1 E+ B(发起方:@AlloraNetwork)
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: ?, h5 u0 ?1 fAllora 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」。
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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 $ALLO 代币激励。
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. R( P( C8 L H5 A该团队拥有一系列深入的「动态 DeFi 策略」应用场景:通过应用 Allora 模型,让 DeFi 策略更具灵活性——在降低风险的同时,提升收益水平。
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例如「ETH/LST 循环策略」:会预留一部分资金用于捕捉「做空机会」——若预测模型显示价格波动将超过特定阈值,策略会自动将 LST(流动性质押代币)兑换为 USDC,并建立空头头寸,以期从预测的价格波动中获利。
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w* Y2 {1 K9 c% j) O# g关于 Allora 的一个有趣细节,Allora 将采用「实际收入补贴代币发放」的模式:例如,原本需发放 10 万美元 ALLO 代币 + 5 万美元客户收入」的组合形式,以此减少矿工可能带来的代币抛售压力。
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4 Q$ L" j5 p( w( Z其他值得关注的竞赛
, n6 f% |; Z5 c* p/ J(1)金融类竞赛(补充)
+ g3 ?0 F8 [9 P: R9 OSN8 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 K. L% ~3 g2 T& P- JNumerai(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/ B+ R4 O! D% m; G8 ~
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。
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% K7 }' F0 s7 K6 t# X% \这一切意味着什么?
5 }% ?0 v$ W5 s5 x: E9 F, g t如今,人工智能的进步正通过「公开竞争」实现。4 D+ _. ^5 N. Q% `2 S
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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。% \' A+ t' T+ {! {- E
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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。' d; w( h L9 |9 Y" V+ R! l% e
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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」)。* v* p+ y) C( M5 U0 h
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未来将走向何方?# t) |" Y1 `2 g" k2 K
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。* }" K5 Q0 Y& r- {% }" n- ^
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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。2 r0 i( q2 x; u" U* C; [- s- q
1 j. S+ D# _& n0 y! \: E) e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。
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# {' X0 Z3 a8 F/ Y* ~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」。! p: l$ f! D# d4 o
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最后一点思考
3 z5 j b; s l" \3 P: p3 ^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。1 ~! L( Q2 I9 s% q
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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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# V- r8 S4 t: p5 o- M; z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。' \6 ^6 \- k/ p
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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」。4 Z6 L4 Y6 S0 B+ N
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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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