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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:
( b' X! }' O" _1 {+ l. @/ R4 {
6 p; Q1 b m9 e$ s: H* Y$ x· 食物与领地" i! c3 H7 ]8 n! s
· 配偶 / 伴侣 @; |/ ] k Q( ]
· 部落或社会中的地位
P8 O) B( L7 r) i· 联盟与合作机会
& ^5 _8 t" C; g6 G
7 D6 V( w: k! ^# 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。
' `& U3 H! }* Z% w0 B2 P$ }1 Q$ B, [" c4 S
这一过程被称为「自然选择」。
3 O8 b. u+ f* K; m# c+ ~: Z* ^8 q2 g N% o
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)。
9 @7 k6 x5 O8 Z6 M$ d! v) {2 Q& `& j7 w' 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?
# r# Y2 J m1 P0 e
( E( g7 J7 l8 l) ^7 ], h" W7 e. M/ w$ {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。; M3 ~5 Q) e0 z
1 O# p$ y: l/ |0 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。
% F! R3 k# v; w
6 U! t; o; _* T9 @; Q2023 至 2025 年间,随着 ChatGPT 的问世,人工智能领域迎来了爆发式增长。* _1 h V `+ w/ ?
8 K; u l8 R( @% y; ~5 f
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。! ?( C& m3 b* L
. ~ O0 L. y4 x( c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。1 R: \+ N& L4 V9 ?8 ?
8 f& L3 p6 H$ F5 X3 J. d3 L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」。
$ E% j7 E& ~; H) s4 H' M: b. T
0 b1 O: I1 [3 \% Z% BAlphaGo 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:/ @7 Y$ u! |" J! i' g+ @; @: b
) K1 N" U8 j; R
· 每一代模型都会与上一代模型展开竞争;
9 F; U$ l7 B# t: g- i3 K+ U' M/ } a* S
· 表现最强的模型变体得以留存并「繁衍」(即优化迭代);
5 n( g' m" l0 S5 ?) x" g K# X" `- g! z6 p
· 弱势策略则被淘汰。1 i1 Q! i* @, \8 O. _ H/ `
& ]8 q( Y# W& z* v3 H9 p; S$ o* u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。
/ G5 G- z* @; y* c4 C& q: g
. b6 K7 D, q5 M& E4 F r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。) J( F+ r" O9 b6 `( L4 P' C
8 e. s; { A+ W% K$ W
加密领域中的达尔文式 AI4 ~6 A1 A! |! y
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。
" { B) n0 z) F" L8 S$ h+ l! y) D5 h9 D! C" ?' o: [7 _9 f8 U
: F4 W2 j7 _7 d& H「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?」 7 I `7 S) M7 `9 [
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」。
% k2 M. N+ g3 J( K
: ~% A+ `* [) ~" ]9 @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。
+ Q$ B! ?( |2 N. @( H3 }! W. w/ y8 H& @$ ?
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。; [; V4 u7 W" O& s' H* A0 ?! r9 G
+ f' s$ W; l$ Z" `' q& ?$ K# D
以下是一些最具代表性的竞赛案例! r: j0 {8 W( [0 J% m5 v$ t" d5 y
Synth(合成器竞赛)
& L! E4 G* @4 M" `% w(标识:SN50,发起方:@SynthdataCo)
. i* C4 {$ G; T( I5 x ?* Z ]- ^8 k3 }# h
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)。
) v) ?+ p. @& A4 [* B a4 P
, g$ h: c/ E: Q* g「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。」* U' u4 `: N0 P D: c: A% N2 w7 @5 r
" s4 f# \- @" g, l5 U/ I e
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。
1 n: a* }7 g+ N" K" C; O) c6 p( t7 t, L) v0 W3 g
: i M& Y: f7 }「我们在 Polymarket 平台的交易最新进展:
; x( e& v( V1 {0 Y3 k3 B8 M
( `/ i9 `0 T' y9 F# `( U3 Q・本金:3000 美元
0 P" p0 M& b7 c& A+ \ R; y4 L X" F; v
・利润:5521 美元
. f" E7 C; _" K0 u1 y2 s. m: Y1 @0 j! [
・投资回报率(ROI):184%' X4 C+ ^+ n; r' d( ]
i4 b" |* `0 u7 X: y _& g0 F- G・年化收益率(APY):3951%, C" [- m" _" K% k$ Z1 z1 l0 Z% n
) f! Z: ~* [5 i4 ^0 t" D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。」- S$ H) S. ]/ m" O* o
: i; k0 r+ x8 a
Sportstensor(体育预测竞赛)& R5 \5 [' y+ B7 c: w. a
(标识:SN41,发起方:@sportstensor)
5 ~" t+ R5 w9 v. v
/ B7 b9 T) J- U, Z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。; d8 Z/ b; r6 W3 U
4 h1 b0 r+ ~: V& U6 [3 K6 w! t) O, G6 {& D$ w2 |
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%。
4 e! }1 |5 a4 v% _) L; T# K' {& u2 `* K: A. a: }: j) @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。0 T: k( }7 o$ t5 Q
, L% k+ ?# L, E& J9 Y4 K- A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)。& s; D( o; p5 T; C( W
% i+ q5 G% r9 x, wAION(市场之战竞赛)$ v4 M" y! W- A$ y( H5 e
(发起方:@aion5100、@futuredotfun)% G% ?/ }. [. I: k" p! g: B
# m; `$ o% v. H% a@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。7 p8 n E8 W/ {- o
0 V" v0 l8 I s3 k# C
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。
/ f! W* W& m4 W
) J/ f& k4 Y$ B+ i& L. A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。% @* ]$ H5 |" j6 P
' T6 [" X& ~0 q$ p8 A1 v' W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。
" t8 `: J# R+ p* |. w8 ]' O3 J$ l+ O- v
Fraction AI(多场景 AI 竞赛)9 p f0 v; |6 M0 e4 T9 L0 c1 _6 s
(发起方:@FractionAI_xyz)
6 X& Z1 I7 k/ u4 j9 k# ^! W) W I3 F! p& v1 o7 g
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。
, e8 j5 l& {5 s+ k- q
/ u& [9 z- w1 _' R6 }8 H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 @) @* l7 ~' [- t
J0 s' t0 R$ M
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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( y2 M1 z$ D4 c/ A9 G/ ~& f2 D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。* A1 z$ t# G- _- s5 ?6 Z
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Allora(金融微任务竞赛)6 C; Z% j: f3 Y: o( {
(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」。" K5 {+ r7 t" S
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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 $ALLO 代币激励。. N5 n1 }; ]9 }8 R+ T2 b+ d$ n
, t1 ~/ m1 o- n- F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。3 A ]( d# S( T. j3 E
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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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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。) j0 e8 K. q" l2 {1 S, E9 O0 |
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其他值得关注的竞赛& V( s C& E* J
(1)金融类竞赛(补充), \$ |8 N4 K/ J: L* b3 L/ R) 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」。1 G1 D8 J: e `, X4 { P
3 U9 Y) P5 K1 @' G0 P/ ?3 O0 aNumerai(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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; | D! {1 U, K- ]( Z( T5 A(2)非金融类竞赛$ A3 T4 h: u1 |" F& M; r t% }6 ^
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」。7 a. S; \7 K" k
" d/ e( z$ I& PFlock.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。, h3 D6 h. u8 C4 ^+ M
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这一切意味着什么?
! `- h) K' i, K7 Y( T- C5 Y如今,人工智能的进步正通过「公开竞争」实现。1 @# n+ T3 x4 o7 ]* |& T( d
% D3 E* W' F' Y; `, ]0 T+ i: x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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$ ~: `, V9 l! j* V i3 `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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6 f5 b+ G7 H$ R6 v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」)。! r2 X! @8 @# z2 d
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未来将走向何方?
- u$ i' c' A5 x1 H7 K2 U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。8 h- U) _) ~. v' I$ [( R" f6 G
0 k9 e) Q$ l# N) s未来,强大的模型与智能体将诞生于「去中心化环境」中。# U- N( `) J# W8 U4 l) X1 D5 U
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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。
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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」。
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最后一点思考
1 g+ x- ^$ o8 i0 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。5 Q3 Z; p: o2 _. `/ n
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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。! _1 {* m: y9 }$ Q5 p
4 S8 Z3 Q8 r+ q: E# f! J1 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。8 b X2 i: U3 l/ e( ?) A
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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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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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