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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:% o$ @" |3 J2 Q, [" f1 \

: k2 a  Z& g% o+ p! P! |/ V' K2 {· 食物与领地& F( W. H0 M( ~; V& R8 r
· 配偶 / 伴侣
! g5 X( n- C8 g! P  n' m8 d' c7 S% i· 部落或社会中的地位! \+ Y7 _( H9 T0 ^  w
· 联盟与合作机会6 _) g; K1 L! K" q/ r
; \6 _% C! Q; X! P" ^8 w& i% p9 _
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。. I* O3 `6 k* R8 z( G/ p
% P. W" B, \& ]9 Y& \& h
这一过程被称为「自然选择」。
3 Y- I0 Z! I; [4 O8 V! C/ {3 ?/ I' @3 Z+ ]1 J) X7 D4 ~: ]
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 n: k" R8 G8 d1 c' y8 a2 r$ A$ |
& b$ l) i: E, \8 n0 B
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?1 ?0 `- m0 i$ n& p
/ O$ X7 p3 o# n9 d! S$ 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。
; C# Q' R& a" k4 h
* O+ _8 Y0 p- h/ u9 x6 o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。
6 T, t4 v( m. {) q' C$ G9 E9 }$ k& y  p. V
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+ I3 s* {; ~: k# P5 a+ T: w7 n( }/ E2 T' z1 l* n9 j7 e+ e+ K4 t
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。  ]4 R; K7 Q  S7 w1 x0 x
( p7 D+ a2 y. q9 ]4 w; J4 t: 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。) `8 O2 T5 P& E% A% H0 Y
0 K" u! z/ l5 r; m- |
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 \/ Y4 Q  N5 I' m

0 s6 t- @6 k* H$ KAlphaGo 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 q( G( ], J% j  e  E+ H
) F# A6 ?' A, ~0 {) h2 {· 每一代模型都会与上一代模型展开竞争;
. {/ l! e- B. [& n
! r4 X# e0 e7 z5 b2 o& Z& S· 表现最强的模型变体得以留存并「繁衍」(即优化迭代);3 \  Q+ @' C) `2 L
/ e4 o! ^, a$ q# Q* ^
· 弱势策略则被淘汰。( S' c+ E. b8 [- _) T* k
9 a8 s$ u* }( d
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。" v, ]  ?  B7 g
1 [( _, w1 Q# H6 j. E3 i8 S! L
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。$ g7 N, Z- i9 _) {# Y0 ]# t2 u- @. d2 h
, T5 q% J( Y, m, k1 s9 H' j
加密领域中的达尔文式 AI
# H' M. |' e  B) a# ^$ aNof1 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。
  k) S2 `$ H) `' W4 r# q
5 Y* J- \1 _& q7 p
- s5 H, U3 I- `: m
「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?」
+ R! {! c" y) m4 B0 @2 `
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」。" C2 K7 E8 B$ |

: U) H; ?; I& _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。
9 _3 S, j' f* y" |0 u; @4 k9 Z
$ V( ^' O% A0 Y4 [9 L0 k! {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。
, H1 N3 Q' T) T, _
$ T- f  }1 A/ e+ _1 _  n1 [3 y以下是一些最具代表性的竞赛案例2 z% s' Y) U* Y5 G3 C* l8 e& d* W
Synth(合成器竞赛)6 u( B' H) R2 _
(标识:SN50,发起方:@SynthdataCo)
6 i6 m2 V3 f8 x# B9 W
. Y) s% z- K# E  E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)。
  h5 V2 n4 I8 |1 S" @+ y/ G( O3 G
# Y! W3 c) ]8 s/ b- A' k「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。」' ]9 b- _" ]% M' }- s2 p9 C5 A1 y

3 J$ v( m3 s/ v' W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。
0 Q4 e1 a# M) ]9 D+ B9 B5 S; }2 ~3 c; ]
& {9 ?% m1 l7 O- e" A5 T
「我们在 Polymarket 平台的交易最新进展:! N( ~, p& I- b

+ y5 k: i7 M' ^/ Y& z2 c# m6 z・本金:3000 美元
% j5 R3 W6 f' B% S( L6 N+ s
; _3 ~4 \+ U9 k  W, B・利润:5521 美元5 [; q0 |5 Y2 E7 V. k) @
- }' a; w$ t6 Y$ q7 N, @; m
・投资回报率(ROI):184%
; l/ w! H& X- S" z8 Z. e) h* G- k+ f1 |2 U, r
・年化收益率(APY):3951%4 v5 s2 r. k" C, N8 b. E2 f3 C
0 R  r2 d$ D6 F' I
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。」. u/ t8 a9 Q' m$ f: U
- D1 `' y7 B& k: ?0 B
Sportstensor(体育预测竞赛)  v  t2 b; ^1 F  }; Q
(标识:SN41,发起方:@sportstensor)5 ~; q' r+ y3 t# _2 q" W

4 l+ I- b/ U6 |2 ~; h1 n9 R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。8 w+ u3 m+ N; b. S; D5 q
: R# U# k8 k' D: F0 l" i" [+ l+ ^

/ ]$ A# D  e/ p* Y& L3 [( \$ a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%。) Z8 ~5 m+ {- ]4 w# F
1 R$ H( W+ o9 Y# z, W* i+ T  g
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。& A! G2 [# B/ T0 M% q/ g5 D
  ~8 @2 B, [5 T8 a4 V8 C( i
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)。' d2 Q8 I% C9 G" M4 z
5 x/ U# ^" G: V+ Z
AION(市场之战竞赛)
! ~, j" s  k; b9 a9 q+ i(发起方:@aion5100、@futuredotfun): k; @8 _4 }. e: R& V2 F9 V) B
: D, j# ~, V  q) m$ K3 S" p
@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。
* ^( d6 b5 o5 g, _
' N4 y9 W- l9 h. Y3 r  l; Y* 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。  \: ~2 ^- u6 e: H7 S5 [7 o- u

  u- E  M9 ]& L9 {2 y2 b, v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。
2 J0 A3 j( o( O9 I& W, x5 Y3 |( @9 y) [0 g+ E' U7 a! X: E7 z
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。
$ \" y' [6 R& @8 G7 I
: ~" G) T+ L% E- E0 M$ q  qFraction AI(多场景 AI 竞赛)( u& b% q( d9 ?, T4 L0 C
(发起方:@FractionAI_xyz)& \5 T' [6 _4 ?5 M! }' }

& w7 k$ y, y# p8 P2 {$ v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。. w9 ~) w, T3 I, X$ X2 b

  I! H9 K7 R# }* F4 S8 z% L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 X, r/ ?6 k6 ~

" y1 ], e6 j( h' }# ?1 [$ K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。4 j" S# d! q( u
1 a5 h' T  q6 Z
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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- Y  N; ~5 w! z- J) IAllora(金融微任务竞赛)
3 {2 k. y" a' j4 M9 N(发起方:@AlloraNetwork)
4 D+ X  W3 k5 @+ T- ~# D2 }/ ^0 Y9 Q9 \7 S
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」。# x6 E" s& @0 [2 [3 I/ C4 G8 z

+ r1 H( y9 ~% |8 \( R+ U) P' S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 $ALLO 代币激励。
+ t( `" |- f6 `$ }6 f- Y7 f" h
9 [+ P) V3 K" n3 A3 K# {( S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。2 h" c: |; {" Q8 Q
1 X6 j+ _6 m: \$ x* v; B  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。
% C( |2 w! y/ |1 Y- I, h1 C8 L* t- C5 y) g# _
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。  D+ B8 z! |  E) t- a
( `$ Y) y0 \5 u+ m) `; T
其他值得关注的竞赛
* U- Q0 d9 g6 p(1)金融类竞赛(补充)
- S6 r5 f1 f; T% h4 P$ @3 O* O/ }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」。' t+ i9 K) u) w& J1 a! F
$ V$ _! ^0 h, l( i- 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。& S- c# b5 d: a# B1 |7 Y

$ }' ^; b+ S7 y9 v5 J' c% h(2)非金融类竞赛
% W* y$ Q( @# b( L* a; LRidges 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」。
% O# h5 o( {2 L6 r' B' H% s% H0 K1 E
( }' n! }# F$ s( Y4 H) v. sFlock.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。9 E: v  \1 `' W5 m

" h: Q9 S  m' W) v这一切意味着什么?
/ `3 f, U5 e% y9 ?如今,人工智能的进步正通过「公开竞争」实现。
0 U/ v8 _# Q9 Q% [& A; |2 g5 {$ ^. a  i$ z
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。5 A$ u! o* y. ]' ?0 M. J

/ J8 n* h; {& Y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。# V4 h0 m4 T& q/ {2 i) \# t; A* B

; f) m* t3 ]7 u0 j  T1 P  P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」)。* ?+ m, a( L! ]
" K9 X5 D. q/ i# l! c; o
未来将走向何方?9 Z" x$ n  F, J# Y9 A5 s! A1 a3 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。
4 W& i- z/ z+ i0 E6 c5 ?% `% Q: P2 K. s! Z/ Q
未来,强大的模型与智能体将诞生于「去中心化环境」中。
8 v2 S* x5 m% s3 w& z
. r* l& S! [! `7 g7 C" 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。/ C- [. p1 {4 [
4 c9 Y. k, z  L! x" ^2 u
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」。& D  o1 ?# x# D# \( V1 ^+ P
# r) r! C2 G! F1 q! {. m3 Z
最后一点思考
; c& y' y! N8 c1 H# }) _" d; \: C2 Q9 f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。3 d5 z( C( k) ~5 M8 \
4 L  f+ J8 S' G8 `7 R
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。- H5 m/ E0 c5 O+ J- a# ?$ ?
2 b7 v8 P9 I3 I8 V1 X5 J; F
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。$ S' o: L7 P# D, J$ s! T

8 g# w9 W( S8 h- _7 m: [! [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」。: H) ~, D' n0 E" h4 d

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, }, t$ g6 H2 g8 i; u( M7 [; ?; y& L: \0 S8 K
4 F4 B' y; D0 M

9 Q" c8 c" A6 [3 |/ `  R, Q6 ?$ p( t% f& `2 W

- M9 a  A! W6 e; A! w6 D6 N& q  D% X) s. Y( g( g
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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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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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