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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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1#
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 V5 }, Y" _+ B+ g0 L  ?2 h! \9 C  s/ f- n4 |
· 食物与领地
5 k; M" U! K4 m5 b- k· 配偶 / 伴侣0 q$ d9 L2 k6 Z0 [' ~& f
· 部落或社会中的地位# K: M& f6 G" ^5 [: Q+ [; ^, `2 m5 w
· 联盟与合作机会7 o* M8 O6 Q/ @+ `! [
: G* M- N5 L# Z5 P* @. ]
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。6 ^1 o/ X9 C8 E( M8 J: |0 x
- ?6 p" H6 ~" ~6 S2 f8 B/ E
这一过程被称为「自然选择」。
. W' {3 O5 d0 W1 A
9 f; C/ Q& L! D% R2 z( W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)。4 b: t# x9 p. U/ h
0 G/ a# i+ W3 H: u4 O4 }2 h
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?# O* P" K' i  c( s
4 @0 F" s7 H! I( u- L
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 A3 g- F! y: F4 U

+ i# ^8 p' C1 e' F" R8 G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。
8 h1 [) r' e2 \1 o6 y& U; x! z# F  D
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。
! U# _+ F$ i1 c1 L1 m+ ?- k0 ?& E$ ]$ R  M: _) X9 N3 R0 U
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。
3 R( s8 _; ~4 n: n8 V; V& P4 c+ Y! C, \/ `+ q9 t
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。
* |: ?& `" e! @. Q4 x) `, K8 A, A0 J- e7 d
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」。
! d0 a5 q! }# V
3 k4 r' h5 g: V9 x$ _: [3 L  Q( SAlphaGo 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:8 o! E: C& z1 M4 e: Z

; Q' U( ?; y: b+ ~" S: h( }· 每一代模型都会与上一代模型展开竞争;
$ W: B' s5 k( g4 C6 g( q9 H/ E# j3 H0 z( }# D( \( t
· 表现最强的模型变体得以留存并「繁衍」(即优化迭代);3 r* b) F, \1 X" s8 }2 i! N
! f" K+ e5 ?# K) R- m2 r
· 弱势策略则被淘汰。  C: {, Y2 I  [2 ]% h5 v, w& y8 z" R

2 a" r5 _7 D& ?9 }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。
5 @0 f: {- N* J. o& I/ F8 ^
4 ]5 x7 R, y$ u4 J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。
( D6 g7 e; F: Z+ U
1 U# X+ V+ _% `4 j1 `加密领域中的达尔文式 AI0 {& ]7 P: Z  z* g) Q
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。* r" k2 i, d# }3 V2 U; H% N4 x
' |' E* L  e( t

& J* b+ V/ W+ V. W5 y
「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?」

' V: ?; w! s. }) E9 u) 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」。: l: h) `$ G& O# x% [$ \
1 W5 a" l7 a8 ?3 V9 v! x4 e
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。
! l; G# G" u6 b" n7 c! j
/ y5 O, {# W# j9 |$ t1 |- pNof1 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。1 A+ k/ P  ]- U9 W  j4 u: `/ d8 S

# b5 R  {, c% J& X0 `* Z3 _5 @以下是一些最具代表性的竞赛案例9 m( P4 u# ?: t* }4 p/ F0 X4 y: f
Synth(合成器竞赛)1 n2 E; h, W( V1 }7 ]( q
(标识:SN50,发起方:@SynthdataCo)8 j# L$ Q% }  h

. `1 t6 M, Q  n$ c- N' q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)。
! y7 k) g7 Y' ^) t
* s' J0 T  ^1 O2 `, ?「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。」
! O) A  e1 Z1 S1 Q) r
5 p  |5 n# I6 t9 R/ c# 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。8 d5 D; v  j) t# i, F: {* Z6 D

) b$ l7 `/ s+ c3 S' w& _1 I8 `* P+ @
「我们在 Polymarket 平台的交易最新进展:% K8 J4 s" }  c# _0 m9 G
2 `0 ~4 ^' W2 ~
・本金:3000 美元# F9 W; Q$ V8 g: }2 l- e- ?- w& _
1 T3 b( Z8 s3 W4 S" \& @5 u- e
・利润:5521 美元
, \% N$ H$ Y" ~' t, Y# ]8 K
. h- u% W0 e( z4 T・投资回报率(ROI):184%; i' w2 C% U2 _" T, `2 [' I

9 B6 o. |- g3 g$ G1 g5 Z! S. F・年化收益率(APY):3951%
, v+ h1 I. C+ n& L, {% I
% P" k( O+ o( p4 i! I4 G: f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。」9 N8 V! s) u+ S/ Q
. E/ h/ c( m5 y2 q/ n! C' K2 T0 `
Sportstensor(体育预测竞赛)
8 a& K. ~2 z: m8 e: b8 |(标识:SN41,发起方:@sportstensor)
& u2 Y% K& F) k$ q! M7 n
+ _# v" ]+ ^* f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。
4 k: G7 F0 h2 `
2 N" Q1 d; u5 ?, n
3 H& h( ?9 P4 h3 i+ \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%。0 U5 {0 q( k+ z* Z& y

$ x  o% Y6 S: Q: h! h% bSportstensor 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。9 b  H/ r7 X* q6 D
! I" c. |* L/ }9 s/ _3 ?- f+ R
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)。
+ F* g: Z7 x$ B# Z2 \% b
7 `: z: k$ D/ NAION(市场之战竞赛)+ v; m" {2 o5 X( M+ f+ W
(发起方:@aion5100、@futuredotfun)
0 }  d9 i( Q" j9 K) |/ m. C7 H! Q) T$ ~+ F5 |
@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。
# k& S3 T- q' t7 i+ k
  A( w) `4 N' I8 g6 ~% o  E6 L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。
+ ~; v- q) [: f5 D# g# ]. P
( P# {& M- u) E6 x, d6 U2 T- u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。
) S+ s+ [2 G# \/ ~" C. J7 q8 g7 Z
* C6 T1 C! s! h$ i8 k- c$ {; 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。
1 c1 m& H4 v" r0 y  @" H/ r8 ]+ O4 w) O3 y" m
Fraction AI(多场景 AI 竞赛)
+ F% M# T- R1 C5 V  x(发起方:@FractionAI_xyz)3 S) ^4 {( v9 A

$ m& Z/ S+ f+ F( A) \: F. P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。' m9 u# m' K; a+ S) W: G7 B+ c" {

7 Y; V) o3 G' {8 \" m$ w/ v) C' k+ o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。
* Q1 @- W6 n$ T. I5 R
2 B$ C$ [$ h1 v3 G6 x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。  o1 _! ^* O( Y. n" O2 S0 F

+ J' e; t0 {, 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。
- m( u2 t% p5 c0 U# |  T  p( q! _# ~
( g; W& a" n2 P, lAllora(金融微任务竞赛)
- K4 g: k& ~* w* H2 |7 E) h* r(发起方:@AlloraNetwork)
: W2 R/ d/ W$ W4 V7 C4 m' y- v& n6 e% z9 H7 `
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」。
+ O7 V3 ~) s2 R+ i0 u* W% G8 Y
% g" L5 Q6 W1 j* V8 d# \, Z  Z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。
1 |6 x1 _; u- |( |9 r8 f7 L2 L1 z9 o' i* f+ T0 W/ q
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。* U# C& z- a# Y2 ~9 X

- r. f7 x  P) |; L9 x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。( U; C# N1 |) ~0 e' v
7 o8 m, \) t: ~4 k( f2 F# h6 F6 }) U
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。
' W7 W: D; D/ F( b" _8 L: t- Z0 F; m; @) ]8 E
其他值得关注的竞赛; Q) ^$ G7 L& T7 S- X1 T3 c7 H* E
(1)金融类竞赛(补充)! N- I6 R+ n) k7 @& K6 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」。
3 W: l$ ?; _" Z: B9 J+ p( r; G9 `: y
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。2 k2 S1 v+ I7 Z: X4 J8 Y; [3 X

' D- d# {; R3 d8 N6 L; d(2)非金融类竞赛
1 T3 E4 H& O8 [. w7 O1 `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」。  D* p  v% C( k0 b) Z2 i/ f6 u

, s9 E8 _+ l& t- P% S# b* VFlock.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。0 O) w1 A& z, ?. H1 y/ F; P- c
7 ^/ ~, a5 `2 ^! N, E0 t. d
这一切意味着什么?5 `) H( Y) v, S7 a( J
如今,人工智能的进步正通过「公开竞争」实现。/ B, a! u: \2 q3 x# O
3 h1 r7 }  S, F& B  Z9 N. p& L8 i8 o+ g
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。1 S' b3 l4 K! w( H( H

5 W9 y' k6 G* n# }9 A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。: g2 r6 W7 r: Q2 M" {
( f: a9 p: [. P$ H) L
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」)。# ^- R& j) Y/ w* j( U6 `% D. G
" U1 Y& v  ?+ N. x$ E
未来将走向何方?' e' b* @. }* p: [8 |2 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。
6 R9 M, z2 l6 Z, d0 j& J1 D! C6 \* O  q
未来,强大的模型与智能体将诞生于「去中心化环境」中。! H5 q" Y+ S7 I7 [

. g( g8 Z  g( A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。
; M5 d( I& T! C7 @) I2 [$ ~
! T7 ~) Z, R" E* z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」。7 x+ |# ~8 ~6 X* ?
9 i, f) K9 g" g  I1 r# K
最后一点思考
& t1 m3 \$ h) v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。% t% R4 @" R) {0 Q1 `  k  k3 D6 K

  j: Q+ b7 G* Q$ R" ~1 l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。
& D) f4 W) L% e+ Z, S* L. K3 j2 Z" k6 ~2 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。. c0 @: h4 ]$ L- ?" y1 U- U$ @
( O( s) q; }3 q9 F
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」。
+ `/ R8 D) e$ k$ z+ M
1 N; X7 w* w) R" f6 g" J$ U, o
' y. Z, O2 m: I: \' q, K4 Y5 Y; Q( }  D. A$ q2 u

! d5 h3 v4 b/ d# g# y0 `- E/ p
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3 w) t0 l/ W7 D. N* l3 q% W* G- f( U$ N. A9 C: T8 b' u
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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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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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7#
这个也是能够看看大家推荐的交易平台了的!
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8#
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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