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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 m9 O0 D7 x" u3 O

& b) @' ]& S3 D: s2 q· 食物与领地
  B- K7 l% w/ ~( i) k· 配偶 / 伴侣
" X+ C6 m+ r- a· 部落或社会中的地位
; Y" m& v5 h$ q· 联盟与合作机会
6 A3 U, t1 x* J! w7 A: D* i( H# \% ]+ X) G3 y6 V: A$ e- h  a4 A
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。; e1 n, w) D$ w: X" B. y9 c" D( A& L

9 G$ K( M6 l+ n2 |1 K1 @5 ]这一过程被称为「自然选择」。
/ f9 [$ [3 [5 D6 T
+ t- n! ~, D  y- l+ d6 H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)。
7 w3 `8 [  l# B/ _4 R9 [# U7 ~+ w: i2 s, W+ l
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, o( W) s
2 q/ g# _. F# P! F, b0 ^. Y9 O
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。
" I; v3 C7 G; T4 e# M$ r$ `  g2 U1 m+ }" U& w2 t2 m
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。$ x8 s- A! J" _$ v4 U0 \

9 f' O7 x; q8 z4 x6 [) m2023 至 2025 年间,随着 ChatGPT 的问世,人工智能领域迎来了爆发式增长。
( M; S5 L: \3 @- n1 b% t- g/ S! W" A1 X& M" h4 z: 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。
6 g6 G6 h0 m. x0 o" s7 d
: a; F' `/ {+ H4 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。3 n) V8 w7 b+ \2 k5 w

- w) S: k, c: v# O8 ]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」。3 C; c1 y) R3 ?
+ U  f1 i8 t( m) 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:
* F; F  Z7 Z6 g" n5 M9 l5 ^$ G* M5 |+ A8 O5 l$ d* S
· 每一代模型都会与上一代模型展开竞争;
2 k! `+ i/ l- d( Q; T% |. B; B/ q# z/ M7 F
· 表现最强的模型变体得以留存并「繁衍」(即优化迭代);
( l% x9 `) H  N& e' k! H' z/ k, m$ b, L1 F& T
· 弱势策略则被淘汰。4 ~) b. z. j. [8 R+ C) s: F

* O" |! B6 D8 q6 h) p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。" H+ @; o' i3 X0 }. P* E7 L" p
. K& F* P  q! k
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。
( C" V/ d6 }* G# {
4 P  ~+ d3 n/ ]( G2 p& }7 W加密领域中的达尔文式 AI
- v% U! L9 t( [, nNof1 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。
( q# l+ ^  U/ O4 K! X3 Y6 \  @* q: @0 w3 Y" W
3 Z3 }7 h' D" v1 R+ U# I( M# p
「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 e  J' E* o$ m
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」。
6 t* E- ?/ B; S. `% L/ a
& Z2 ]5 y+ D: |$ i7 ~) 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。! m' b) a+ m& s& o4 ?6 u$ j

' o/ B+ T: @" S) M% \1 V7 @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。3 {4 `# E9 b' j- _; \6 L' v8 C
0 k' G8 w, M6 x2 X1 P1 `/ r+ J" i
以下是一些最具代表性的竞赛案例
  `  v2 @8 [5 }, y" PSynth(合成器竞赛)& o8 v7 J1 I: L5 H
(标识:SN50,发起方:@SynthdataCo)" u( E1 X1 w% o1 E2 ~( c" S

% x. q* O9 b8 }- M& b6 ]1 D; b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)。) o7 |( }* H0 W; c' R+ g
, x4 z4 A" v4 X
「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 s% a8 |3 v9 ]) o* L0 b, K. n7 ~1 `, W; ~8 z
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。; W/ b+ {  M' h4 ], e' ]

4 \3 L5 y8 C8 p2 w! F: `% b( S+ t: `# |  @; g3 {
「我们在 Polymarket 平台的交易最新进展:
& |  H8 n  z& T. j0 D$ {1 `' U7 e4 q+ a' G
・本金:3000 美元
$ k  \% t# y, h3 O
" h/ s: [, a3 s! q+ D・利润:5521 美元
, b4 J9 h' U0 X, B! w$ W1 |9 k$ e  T" x
& O  D* G4 J6 _' F3 P) a* U・投资回报率(ROI):184%6 ?- ]4 f$ l' E5 R+ @

# @2 ~' p" K, k# ]- U" x# v( e・年化收益率(APY):3951%, v: C; r% V  g" e3 o: w
0 a/ c) J7 i  B7 Y2 X) G7 U$ X
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 c- `4 N$ _. M. A- J$ r
7 {+ o$ ?( c! u( M, S3 n6 x' R* Q) l
Sportstensor(体育预测竞赛)7 c) I4 K6 s0 @& [; B2 h
(标识:SN41,发起方:@sportstensor)6 g4 |# h+ d4 h. E

& h5 ^) w0 D% Q) B, g- k0 w/ n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。
! C. U1 a' H2 O2 |. O' T
6 @4 L! O+ e, ]% M+ ^. N
- d: R1 U8 m2 R6 C; s: U# u; B3 y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 v) C# {) t# X3 F
$ B" c9 B* t! q
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。
% F) j8 M% N2 {4 m. M$ d5 O* j5 @* v
# \2 i" e2 _! v7 B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)。
; J2 o/ [/ j4 V4 [: E! v
& b) V6 y4 w, m! s' I' l( z" zAION(市场之战竞赛)
8 A8 K5 |/ T# m! G(发起方:@aion5100、@futuredotfun)
; p0 {( j! S% M1 R/ x  h( Q  v* f; N) m& m6 [$ e- v
@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。
- \  m$ Y2 \6 G& X# |% y4 A: v; {# 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。
  L) Y/ g+ D' k1 Y( v7 K7 H$ ?$ p0 Z- V* I1 k9 j" d4 n: N3 I; E
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。
% A& }" F# v* v& S2 R4 h9 ^6 S7 w% A
! F6 u* K; F, Z! n" v0 b8 B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 E# Y4 b, A" w4 E  z8 s7 V& c. \; I
  `. ^1 U% O# u$ ~: K1 c4 @9 ]
Fraction AI(多场景 AI 竞赛)! f) U+ Y9 ?* F
(发起方:@FractionAI_xyz)
% s# _; k1 T; x9 `
) ^. h3 ^+ R# v" e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。
/ ^# [1 E' C  R1 w$ ?5 l  ~6 |* h5 X& r8 j+ t# i
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。2 F7 i; H5 e+ F& U

1 }% W  x0 W: p" _: J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。
& g! a# y% ~* W0 E2 C$ Y4 B7 ^8 v0 v9 t  }$ U) q; 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。
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Allora(金融微任务竞赛)1 g  q4 w8 _* y" o* f
(发起方:@AlloraNetwork)" ~% [; W' [& L( _

, I. L: r7 U+ O' RAllora 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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8 X" J" n. g8 X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 $ALLO 代币激励。( u: Q. x7 I, [
3 Z$ D3 Z) b/ S; ^, v: [7 b) z
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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9 I( g" e  M5 `& |, D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。
0 D8 C; Z. }1 M
( C! s! D5 g+ y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。
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其他值得关注的竞赛
9 @" R1 @& l! e; w0 o& O(1)金融类竞赛(补充)$ |, r8 c" Z" w7 D- k: _4 g
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」。
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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。0 E1 U4 I+ w* y' v$ ^
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(2)非金融类竞赛
8 o! A4 ^  x6 m" P, RRidges 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」。
0 Y5 V! N; }8 R. G
: [0 [. ]+ Z/ P/ m$ M5 rFlock.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。
4 P! d6 K4 C8 @) k9 H5 ~5 {% a: e
  M# s$ q+ M* g6 @- F# l这一切意味着什么?8 ~: f- P7 G; k. j1 u$ A
如今,人工智能的进步正通过「公开竞争」实现。
+ |2 Y/ A6 A% N/ z; T
4 g0 W- ]/ N2 E' X! V% @! F2 f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。
3 Z- R8 M3 S! `$ L$ ]7 g# z" I( c6 v/ `2 S& y  @- w
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。
0 V+ e5 l7 F- Z8 s- `) p$ N9 d" \: g; Z9 m- F
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?: \. M3 T9 N0 L
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。" V2 N+ C8 F3 W" _" _9 L; n0 a

* q3 p' {* u2 q* T$ p( d未来,强大的模型与智能体将诞生于「去中心化环境」中。8 c4 t; d7 W! a5 _5 M* V
- H0 k7 V" i8 V3 Q" y
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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, O: I$ h; _9 {' _* R: w8 N最后一点思考
6 w* a. r. a* a4 H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。
" A- G9 H: ~% N( i# @( B8 u" M* Y4 x. F6 e7 S
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。$ d4 V# r, Q/ M0 y

1 i* i  g. [+ ]& t8 e$ K+ T/ A9 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。
2 r' A$ e& m, O' O( P; D$ p" t' j& w$ |! w. A; `( p; \: i  e, 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」。
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- i9 {. L; \. U, {8 A
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2#
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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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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10#
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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