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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:
& J+ O1 D" A# R( C! e8 E2 O' p- c+ }* t7 w; w. u" ~
· 食物与领地
+ c2 l8 S5 R# h6 S. x1 j· 配偶 / 伴侣7 q' X& r1 D1 b9 s1 O6 B/ g
· 部落或社会中的地位
$ F/ J# `  F3 p! w0 P1 X· 联盟与合作机会
2 j1 R8 h# U: k
) q! b5 M  \% n$ b2 b, s6 J5 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。
) g- ~: ]9 Y; O( S" R+ m- ^4 }
/ `' Q! t2 _) `: j7 L/ f这一过程被称为「自然选择」。3 P+ z, v& Z; y. {

* v/ o- U" L& ~; e1 F7 R( s( O' w, e" l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)。
) ~+ p4 z. Q. F4 c( R5 e+ X
& O! H7 x" p% 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?5 W8 A: R5 z7 B+ Y" I7 H2 x1 Z

4 W: h1 t" W* f1 ?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。+ B0 \$ z8 }/ b/ r/ K" U

" _$ @5 u) _3 E1 a$ Z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。
! d; b8 B% X+ e, @$ @/ P; L+ |, h& A* N7 o7 _6 O
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。* i" l8 h" M2 p; T- u

5 X8 o& {* ^$ I0 n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。% g) }& b! @7 T; `8 Y$ d
9 W0 X/ k# ^/ c" J: j* ^% r4 X, l
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。4 m- n! w& C( A2 {
! |" M, Q* i; b, B' p8 K3 P
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」。
+ n& {2 E8 _. b+ @) p" C5 i  O, i- Y/ w% @, B1 y
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:
. d( L7 W1 p8 l* c% ]8 @1 y1 W) @" A" ~" P. w2 ^; d& O# u
· 每一代模型都会与上一代模型展开竞争;$ v# u9 z  J6 {
' F) P2 I: D8 q2 V: [4 K% B. ]
· 表现最强的模型变体得以留存并「繁衍」(即优化迭代);
3 U2 @! Q' ?8 p1 n# `8 C! w7 h# j
- ]* v/ e9 t# x7 l· 弱势策略则被淘汰。
4 d$ l; M6 k. n' m4 O" }0 w! j& [0 f1 t
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。
% P1 _1 X; M# V6 H2 M
+ p& y# h: l  N0 T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。3 K' l4 Z! a- Q' R5 I( P
% b, J- ~3 E5 k' U0 X
加密领域中的达尔文式 AI1 T5 @  Z8 _! }3 Q0 h+ o
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。
1 ?) d# Q& X! b1 ]  T" \( e$ l. B# W+ S6 T! c

2 `4 x8 J7 ?4 t1 O& g0 n- Y) ~# r
「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 H! z1 H8 j; L5 U0 T" P
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」。; h/ q# g) e: N0 c5 b
. g1 {( {' ?- i0 ?
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。
6 L7 j* ?* L5 r. c# F
5 d7 s/ r. y$ `6 }* @* |( Q, p1 h! VNof1 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 o# |' `6 u* Q$ S3 i9 l4 J" a4 \

! F  A1 R* s/ k% K; h以下是一些最具代表性的竞赛案例3 L% F0 l; l5 j  }0 r
Synth(合成器竞赛)# f7 Q% t* B) i  K% _1 p
(标识:SN50,发起方:@SynthdataCo)8 t# _+ l" `4 O* r5 W) k
2 X) ]2 g; P7 ~5 f6 k
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)。! C  f1 O( S+ _$ D8 Q" `

- @/ ?9 n2 B) q# Q「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。」
5 I- `8 Q1 \0 h) q
5 ?* i" a% R, Y( 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。* f6 i/ a6 l: d. N0 V

  Q3 e3 ~% O2 i
) S3 X1 k# W3 J: B「我们在 Polymarket 平台的交易最新进展:% m6 P7 _/ J. o. p
& @0 T; ]1 h' j
・本金:3000 美元
' d% m: n" q2 J3 [- `
% M# J6 g- @4 K* X; R9 g; d・利润:5521 美元  g. ^9 ]8 E4 e0 j- e

2 a6 K( `# L$ i: a; H/ \・投资回报率(ROI):184%$ V, |  A9 q, M0 U+ x

1 ?0 N8 s; I8 \0 v) W" ^- B2 V; I・年化收益率(APY):3951%. [; T5 z1 _6 V6 N" b8 [

' |5 e" {* S! j& H; C% ^: u6 e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。」4 n# ]  \4 I( C5 [& ^0 ]2 u

+ v" e/ h" V% k' x& c& BSportstensor(体育预测竞赛)2 T% J$ ?/ [( W* H% i
(标识:SN41,发起方:@sportstensor)
& }/ I8 |& t$ M$ J2 M
$ r: C  F5 I7 Y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。) G5 z# Z' ]7 s8 V! v1 j) f1 U

# z! G5 J+ I" g
$ g% H" n5 T1 r2 G7 J2 M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%。( o; [/ L$ Z! S! b1 b+ ?
1 [. A( K" y4 J3 Q$ s) {# `; m
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。
+ c( v% w( j- a7 m
2 d2 n* X/ Q0 Z; 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)。! v/ Q, ^2 h4 y+ t/ x+ _
1 g" q% L: M3 H
AION(市场之战竞赛)4 @+ ?$ D: `% J) J7 x, t6 [6 R. j
(发起方:@aion5100、@futuredotfun)
$ `/ N1 ~5 N4 F8 F! \8 x  B3 P, w
7 q# L& c1 N+ e: B2 g2 `5 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。& m2 F2 a7 V' K5 V% ]' A2 V
3 l- X. [" ^* P1 _% j" {
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。
5 L9 V$ q% D  ~# c& F: E5 K  u, ^2 a) p; e/ c
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。/ \. R, i6 A) y
* S3 Z7 I& ~8 k  X' K
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。
/ o, j( X5 X+ T+ H$ A- _8 u" O4 g
, [1 U6 `2 d( S3 s8 I0 h1 o: tFraction AI(多场景 AI 竞赛)
% x+ A4 p' C3 N1 G6 V6 G: ~(发起方:@FractionAI_xyz)
  }0 F6 T% Z! x
8 o0 ^/ s* e- S/ h/ b" W2 s7 C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。
9 g/ [' K+ J; O# c5 E2 X9 ?' `/ {
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。
  X$ n5 d! j4 j. u5 i# n3 E, Q4 q0 m+ j5 [+ h+ `2 ]
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。3 h; H5 ^$ o' ]; j$ r- |
( K8 q5 R# r2 F
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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" J: ?& V4 ?* T+ G2 ^Allora(金融微任务竞赛)+ I! T' Z* [" w( ]9 D- d1 F
(发起方:@AlloraNetwork). D9 Q* q4 G( E1 v! Z

; J7 k! u5 z8 S3 S- _  ^7 ^9 @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」。" @+ y  R7 {5 N; z0 i

' P/ b8 T4 @1 m0 [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。. F6 W* w" E* D: {0 U

# i7 }3 K' W  K: l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。( }/ y% I9 ^; G* D, j

) N# z: r' ]; G2 O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。) W! W% ^, ^3 l

" k* }6 p/ O3 ]; [  n, S  R' X# M* h其他值得关注的竞赛8 r" B6 b  \- W" r' F
(1)金融类竞赛(补充)- E) O1 w( m3 R
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」。
( x5 S2 D2 [! j5 T  b6 ], b6 }; O. P( x1 Y! w8 \
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
6 T5 z- m* I1 |/ O! ?' T0 S( i" ]( [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」。( w  N' o( J* M+ C1 z0 a7 U
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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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这一切意味着什么?
6 P1 g$ a% w2 H4 x( F如今,人工智能的进步正通过「公开竞争」实现。8 j5 Z& A" c5 b& z# q

# u& e6 h. d3 {9 T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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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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) w# h( P+ ?; @. f未来将走向何方?; d6 u# c2 k* h
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。  Q! J/ M8 ]; m0 w
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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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' I7 p' k" U: `2 g" d5 m4 h6 Z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。$ H* S1 n  j& X- O9 `  a! T

% b2 ^; T8 v0 X4 f1 ~  O0 c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」。
* B5 t$ e) Y1 j( ]8 O. e, w5 I) j4 u2 q+ O  q
最后一点思考0 A, V; |* x( c6 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。1 t( T& C' P  r9 S  F" W5 I" r* g, n

2 p7 A% `1 C; l- I9 U/ Y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。0 a  s" d1 t4 V; [2 h% v! W# C2 O* Y
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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。
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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」。
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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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10#
足球的有些玩法还是可以多看一下的。
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11#
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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