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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:) D9 Y2 k& A( ^5 u9 T( v

2 _8 U* P8 L# i8 i- f· 食物与领地
& ?" v5 |% I/ |2 Q' ?$ b  D" V7 ^· 配偶 / 伴侣
4 N" p( A) I+ i2 y· 部落或社会中的地位2 l8 ~, v1 _' o0 M. a. X4 ?- [) A
· 联盟与合作机会) i$ n" ?7 e* G1 v
# D* C5 Q# R0 R
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。0 w, ^$ b% T- b! d* ]  E4 `0 r
4 E3 o# ^2 ~# l& o4 m: `# b2 v
这一过程被称为「自然选择」。7 v. J: {5 E% e' s4 Q
) C3 e0 P) M( v4 t8 {" G
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 g$ u% c, ^2 m3 P. ~; G  Q1 Z7 r( T- u' k& o
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 s9 ?" p; t; [# l
6 K* u2 P- B" m4 Q+ ]& V2 |. h  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。
2 l! F; ~& @( u9 a6 J: p8 z3 `2 l# C5 `4 w( q2 j
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! ~8 f1 L8 d& k1 a  B5 f& ~3 @$ b  i( J" ~
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。' F3 q6 |4 ~  a. }" B. K3 G
: @1 \, u7 f! }8 H8 {
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。9 M( V/ Z. }% T% r# t
8 W5 @  ~! k$ `1 W/ b: a, o
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。
7 K& r3 c7 F+ E- f, Y; a& \# U  Z* _/ l( c( O1 y
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」。
2 M6 G, @! t2 O* }- P- I
. S  `5 V* O6 t1 A/ u5 {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:
/ U& e3 k* t1 C5 G6 I; N. X8 m. \; i0 B
· 每一代模型都会与上一代模型展开竞争;' b3 ~; ?5 F* c

* Q* J/ I' ^  L+ Y4 F· 表现最强的模型变体得以留存并「繁衍」(即优化迭代);5 Z, n6 W$ U0 e1 [/ W( m
2 H9 X9 e5 C/ \* }1 r& P
· 弱势策略则被淘汰。1 l. f9 h" ^1 A' g1 O/ o( ~5 Z8 a4 u
0 X. I$ i" w: `! V& V/ s( s, d. k# 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。" N5 d$ b; ~1 B. p
; ^% {* ~  G) g: W  r( [  S! 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。0 m4 N3 z2 k+ v/ L# y! {! U4 y) Y

- d) l  @+ K$ y! K加密领域中的达尔文式 AI# u! H/ t  `7 P6 {0 B; E2 r
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。
& n% O! T4 }# ^4 {4 I, r# w
5 O0 q$ l4 i. k; n+ r
; b8 P0 N4 X4 V! t5 ]% v
「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?」
8 E% l& I0 h# e3 w( ?) I
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」。
1 x+ L$ `8 R# F9 {7 E0 p3 g: g5 O& Z
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。
8 n9 S5 v. O; ^9 V
+ |- m$ @0 P2 m. G, E( o3 nNof1 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。$ r4 e# \5 j% i% y+ w8 B1 ~
$ E4 n! g: k# ^
以下是一些最具代表性的竞赛案例+ g4 P0 l6 S/ i$ A1 U6 \0 o
Synth(合成器竞赛)
+ b; v+ u" c% F% Y  }+ m4 }3 o- X(标识:SN50,发起方:@SynthdataCo)# ^. @7 ]4 W. H& s9 Y. b9 _
; M6 @3 ^; q9 m* A
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)。
  _$ x1 g/ B* y& x! s3 E! o$ r0 i5 ^9 j" _! B5 a+ M
「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。」
& K6 u2 d% e3 \/ ?. W" K( h; 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。
: N& f9 k1 l; w6 u) d9 }
. X6 u7 i% y! z
) T  Y) A# P& g「我们在 Polymarket 平台的交易最新进展:* Z2 l: {- o1 G
- i8 P  x# }9 v" X$ X6 p9 ]
・本金:3000 美元
# @' s1 W5 s5 x7 U
2 r- g+ g* q7 j( B" B) c. ?・利润:5521 美元. R" p" t: F9 o1 c; V
/ C- _) m% \1 ^0 Q  ~8 }
・投资回报率(ROI):184%" n  K; q; A# z: v' g+ \) }. y

; v/ G( W, t  `. ]* ?8 {7 o・年化收益率(APY):3951%5 o, k9 w6 ]0 e9 V# S6 P( q

1 V5 ?# b9 Y0 R. 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。」
+ D4 c6 \+ a0 L2 S' y. M
$ |' I8 O2 b9 A+ PSportstensor(体育预测竞赛)
% f( |: N% t+ L' t+ }3 @+ H$ `9 o(标识:SN41,发起方:@sportstensor), q3 q: ^8 d. Z0 t4 K
. k- H5 E5 o$ E7 m# s+ {7 u8 Y6 @
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。
! @. h% N  u& @' Z/ [4 Z7 Y! Q* u& \
! M. p, G. Z: E' T- ?: x1 c
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%。7 [7 B! y" A5 P  G

& j$ |" a, e0 v& Z9 |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。- o# R6 u7 q3 w! O2 l& x' S
; M) I9 w2 f# X0 p) r1 o
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)。) O& r( \& y+ ~0 d4 O
* S$ S- M' q( L" S
AION(市场之战竞赛)5 k( G, d$ p4 d6 U- X$ W
(发起方:@aion5100、@futuredotfun)
$ q2 U& V5 R5 ^. i1 M: x* P
0 h* M2 M! ^6 |" P/ W! m@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。
# i8 K% m1 I6 d8 r" ?3 W. I9 \; W2 T& f1 C2 ^2 u$ ^$ P
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。8 N; z. A% T9 W

+ g7 j5 _% i$ i$ c0 n& H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。& q  u9 ?5 X1 g& [8 o, {9 ?

3 l  L7 |% C( \3 w% s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。
% g. J# I& F7 L+ f0 ^& w$ o' l+ l: |: A. M5 m
Fraction AI(多场景 AI 竞赛)* Q- `& t; z5 d9 s# j# R: ~
(发起方:@FractionAI_xyz)
7 K( r: k) z+ _& l+ I8 l& F& [0 }6 g$ E# ^' g# o1 M$ }4 e: B
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。& E: y- e1 m. n( n& |" d
) W4 ], \6 C$ Z' }
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。
# a1 E! M  j4 X
: C4 u; W# R/ A5 U. a9 a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。
7 h" m7 A' V: L, V5 O9 m% `  i; I+ l9 U$ N3 P% s
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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, I8 T( }2 D5 @/ vAllora(金融微任务竞赛)
% p" C7 r& _" K! y- e(发起方:@AlloraNetwork)0 ~( G, Q& H# G7 D6 \( t2 E4 o

! w+ |8 V4 |; h$ nAllora 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 $ALLO 代币激励。
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4 I- m/ f* D, D/ W: I8 p- p4 l- d该团队拥有一系列深入的「动态 DeFi 策略」应用场景:通过应用 Allora 模型,让 DeFi 策略更具灵活性——在降低风险的同时,提升收益水平。+ w% R6 a1 W' y' f$ A
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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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$ C& ]% t9 u1 Z6 d2 h; p5 |0 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。* Y- g2 u  ]# X# g" ^- }
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其他值得关注的竞赛% r% b+ o4 U+ T8 j" v
(1)金融类竞赛(补充)! [4 l% s6 u/ c4 H" A
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 |! g$ u+ ^2 E: Y( k. V8 r
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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。( f3 Y! I1 i7 N1 O( i4 v( B

& u' a! m8 e' h(2)非金融类竞赛
$ G3 J( k# g4 P' [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。" p' l9 L2 l* V" h; Y

) n' i0 g( G' I& L3 t这一切意味着什么?
$ j5 e$ J8 q0 b: n' I& m如今,人工智能的进步正通过「公开竞争」实现。
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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。
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/ \0 M1 c; C! l) ?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。! ]  x/ r* G, z, `

+ K# e$ i' G4 {' `" q; O. E# s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」)。( f& r1 \0 z2 W2 L
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未来将走向何方?
; E8 ~# q: |; B$ {; ~/ N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。7 g2 W6 [4 h, V4 \. R* f* ^

0 y* j3 {" `1 R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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0 J' [4 z) b: u1 M) \0 j8 V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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5 R  a& b" d3 i: c, e# K: L9 F! y' S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」。
2 c( J4 \  X, |& T" i, D# w& C2 ]
* Z1 c/ B) s: o) ]最后一点思考$ [; q* {. c0 [/ y( ?2 ]1 Y
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。
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. R2 _3 q2 H0 a8 e! b% |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。: {$ Q+ K! m" p6 B
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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。7 I' M. L2 k! v/ `
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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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3#
足球比赛也是搞起来了,不错的坐等好结果的。
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4#
是挺好的,也是为数不多能够使用的交易平台
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5#
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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6#
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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9#
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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12#
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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13#
这次游戏能够赢钱一天的生活费我也满足了。
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14#
这个游戏有收获还是最好的结果了呀。
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15#
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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17#
这个游戏可以自己好好把握,也是很好的。
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