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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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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:6 ~9 W* t* b+ I! Q. x

& x- m& Z6 Q) Z1 _1 K; \· 食物与领地
! F3 p0 I9 X# O( d. I8 V· 配偶 / 伴侣% i+ r$ b4 _/ C- ]; C6 T7 }
· 部落或社会中的地位3 S$ }' ]3 s% v$ s1 N, @1 Z# a: a' @5 ^
· 联盟与合作机会/ g: ]" j7 K- ~1 d3 ]3 z: V

. N/ E  G$ ^  ]8 A6 Z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 p$ W" z# I3 f. a2 Y5 C
9 c& f, U2 c: f% Q
这一过程被称为「自然选择」。
% d. o* j" g+ I, R+ Y
7 p" B1 K' g3 H& P: G! n+ H6 u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)。
8 c* V9 W$ }2 b5 C; m4 c( t/ N/ N
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?0 ]; @8 s2 O) U8 u* P# J

: T' p4 n+ O: p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。
" m& ?& |2 O1 P1 o. K1 {: u
+ g9 x" Q! C. o1 B9 G' O0 W1 G$ a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。
; j7 u; D4 }  ?" H9 @: Q: z* Z+ n0 q; \
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 T/ R: T2 k4 w% Q: `( i; g

( u" N1 N& h+ F: j% 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。
! W! z- f* X: g. p
/ w2 {4 M! v+ W, v# 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。
$ @/ U: s' G6 I. Z/ L3 Q% `: I2 `
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」。
4 R( |" ^, H$ U6 ^8 Z/ t& W) M' p
# L/ v! m1 ]5 |* A$ |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:( B& ]! P8 S; T2 L2 D6 S, x

, Z" J: o! ?- w& T! S· 每一代模型都会与上一代模型展开竞争;& I1 U$ ^+ T+ k3 N7 k5 |

# l: Y! e" i) F- {9 Q3 {· 表现最强的模型变体得以留存并「繁衍」(即优化迭代);
5 v9 J& w7 Q! x, D. k( N9 S+ T$ H$ `+ \
9 h- D- j' i, F2 W+ M; E· 弱势策略则被淘汰。! r1 I3 b9 c0 k( r! M+ e

1 f2 S: P0 N8 R* O6 U" o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 U% w* q( U% C6 u, v5 N
% W6 Q9 k* i" H6 D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。, P8 u" J8 D% d. w1 Z% Z- `

" V+ U# i0 {" ~- j- l加密领域中的达尔文式 AI
" t4 M: b& W8 W* RNof1 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。4 h$ i8 o9 W& G( Z$ @- m0 @9 U

, ~& T" C% a& U3 r0 n5 S
5 v& u3 e, U  T! [: p- F
「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?」
; u7 I- s, e- i( {4 W: S- }
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」。
% f- `# M7 S1 ^* b- [' M5 w
* p: Y0 j2 X! ?" {, }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。
  {  ]9 J7 D3 `: X3 N
9 f4 _9 T4 ~$ wNof1 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。
# o& Q! z: M3 Z% d1 q
6 U) q( r2 u3 r以下是一些最具代表性的竞赛案例
4 o' I* ~. L5 }6 n4 gSynth(合成器竞赛)5 o* d* W5 [5 i; Q( s; I2 v/ r  }" r
(标识:SN50,发起方:@SynthdataCo)  t( n' F0 V5 k! p$ ?( a

2 c4 ]% R8 d& T3 {4 O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)。
0 f5 y- P' B* p$ D! g9 i/ a0 a4 g: J0 A" A. y3 M+ Z
「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。」; e! s$ {4 q8 J0 B

! h+ H$ h2 v" U  r8 l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。, O1 b/ Q9 L( P4 _( |+ u

. l* ^. d% l6 H( }1 @
$ C7 x/ P. \$ Y5 T4 o  h+ M- G「我们在 Polymarket 平台的交易最新进展:
5 v9 v5 p/ g$ @. o
; Z* J" x9 r& W, c9 [$ H・本金:3000 美元
4 K  x* p! j7 x2 z3 E
6 f1 `5 O# b) S- q* D% e$ y0 }  O・利润:5521 美元7 H; c$ u7 B6 ~0 f- w: {' q
, `9 }- v- M' K( y4 V
・投资回报率(ROI):184%
# p, r4 S! r6 r, G. Z( e0 K3 e; W
0 P* w7 t8 U2 i) A8 X- p* f・年化收益率(APY):3951%
6 e3 I4 {; ~, l8 _
. Y2 `# _4 h$ B1 ]5 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。」
# Q8 B6 g1 C. A7 E* ?6 J3 j4 x/ @% T# {4 F9 P: d) B
Sportstensor(体育预测竞赛)5 v6 e$ _% d: t
(标识:SN41,发起方:@sportstensor)2 W" ~0 t1 u% C" E* U, d

& B9 {$ H# d- G% X6 ~) x2 _9 a' k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。
$ w+ j2 I4 I5 r; p( v0 K# q; J9 k/ r% x7 ]4 U% `- Z! b
: m  {* M/ }7 `" W$ l: M) 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%。
& T* o. i# ?, I1 X4 |/ S. ?/ ^% ], p5 l) G
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。* k; Q$ C! _8 h1 X9 r5 ~& O( H8 k

" O- P8 n( K# X4 s# P! t  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)。
7 x1 t. h, r* C7 P2 f3 y( m3 \: G! |! g: S6 e% m
AION(市场之战竞赛)
( _( Z9 v1 U6 J9 |2 P) n, M(发起方:@aion5100、@futuredotfun)
1 c' z! Z- m6 Z# \# |* v) s
6 m. \9 C3 x* F/ `9 `6 J6 j2 X@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。
2 {0 H$ @; S4 r  N; s; \2 L% ?# ^; I+ ^/ J6 H
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。; s* ]) }1 C1 {3 i; C: Z
" {; R5 S: V4 h4 j4 j& C+ z
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。* I6 O" f+ j7 g7 V1 a- n
) S/ ]0 M4 L" H" w: ]7 A
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。
. B8 h+ {7 n* A- g0 \5 {$ D/ J& ~% e) n# E- x
Fraction AI(多场景 AI 竞赛); B: w' r" R3 h# Y; w6 y
(发起方:@FractionAI_xyz)
- E1 O5 G  w6 F  a$ J- t; K# v$ d& T9 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。
6 p5 i5 l0 w+ W& \& A' \: X: s' o& K- e9 i& w) V. n
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。" d2 v0 P# X$ H8 a! D

* f; O+ `/ Q4 r1 p- @8 C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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( y6 X. d; f/ d' E, w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)8 ]( a2 Z) _9 H- g- x
(发起方:@AlloraNetwork). T1 \5 x; {& ^! \% v* W1 u- b
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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」。
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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。- v6 s/ E( k8 D5 F3 @
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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。* |3 t0 j- ~: E! o4 Z' |: l1 K
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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。1 ~# \$ K2 i& O9 n

5 b# b- N' s' G( e1 u. E6 p其他值得关注的竞赛
7 r+ u; z& N, ]+ L(1)金融类竞赛(补充)5 b; V+ [  _. I$ U! t' B& i
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」。) f) v2 |; d' _8 I6 n7 Q
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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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(2)非金融类竞赛5 ~3 C7 S+ i% F  e; X7 I! F/ ^3 L; k
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。( y3 g6 D9 {5 M$ e2 ^

( A! d6 q* m9 @这一切意味着什么?/ w/ i8 a* R. v; M
如今,人工智能的进步正通过「公开竞争」实现。' A/ t  b+ w8 e1 t. d- q
9 ]' A1 ]1 M6 ~& G  D' ?7 _8 V; `
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。% Z8 p9 i4 G4 l  f( ]" t6 C0 {$ N0 D

) ]* L2 ]8 q: n$ r% U3 |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?% p) @& p. L7 J- N1 Y
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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' d1 W7 D) }  l% ]  A未来,强大的模型与智能体将诞生于「去中心化环境」中。4 q1 \7 t2 [; M( a3 U. a( N
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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。
8 g. ]" p! t: S  c  P
: Q. V, t! T! @" j: U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」。, t5 A/ T' @  B2 s% B

5 Z) l$ p# E9 g最后一点思考* R5 v( R5 K) q+ }
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 D  g1 @% L  |) d/ o/ U

( e; y1 j6 ^) Z& K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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/ w% ~7 k1 z. x4 f( l; c8 B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。
5 B/ }+ c/ b/ y2 `$ s) L" ~6 }$ T  w2 }6 k* [* b* Y% C3 E
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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模型无解模式,生存还很遥远的
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足球比赛也是搞起来了,不错的坐等好结果的。
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是挺好的,也是为数不多能够使用的交易平台
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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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还行啊,现在我也是用这个交易平台
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这个也是能够看看大家推荐的交易平台了的!
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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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交易平台一般肯定是会选择能够相信的啊
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足球的有些玩法还是可以多看一下的。
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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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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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