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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:
9 v, U4 [, c) \. y; n( g$ O# O7 |0 N9 i3 [, i
· 食物与领地$ P% M; f2 w( O
· 配偶 / 伴侣  u$ G: M( T/ R/ i( W7 X: {! V
· 部落或社会中的地位; {# D! j7 T! e4 L7 `5 r5 A9 [
· 联盟与合作机会
9 h( W5 l. Y+ i& x9 {, w; f; z
6 H6 m( G0 w+ f6 H# N7 ^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。
5 q' E% E) F5 v( c8 p3 B. v
# G/ c& g7 W. L/ V这一过程被称为「自然选择」。
' p: W) N2 a2 b* i8 k/ }' U
2 E) i5 ?0 P5 z2 v" ~3 u! V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)。$ V, `% V. I% T: _" X  U

# {% V# t/ R2 \) Y  F: @7 ?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?6 ]2 Z) X( f  @5 v

3 V. x- O$ a. x, F2 D- h8 R# O* S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。
' s  V* d! S2 K6 C8 L& r3 k! n0 R; {7 t; j) ~  C
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。
( N" Q9 h2 r7 n0 F  J8 q: @) f0 j! m, `* M; c
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+ Y2 i8 \& \- r0 g$ L% X+ s8 e  T; G6 r
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。
5 [# n* ~; {* ?. i
$ H% c" C$ W; }1 l. K9 e* q8 F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。; w; c) F. v( F/ J' Q3 z) H8 m

3 Z) z; D' x: h/ i$ L2 q9 z) a% F- e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」。
9 ~1 D! D  |8 {3 o
7 I: _6 M$ D  p* M; \4 cAlphaGo 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:
1 T0 t% @- T* o- M4 u0 }; I
7 Q/ f  k# Y+ k+ z· 每一代模型都会与上一代模型展开竞争;
3 g0 J% x; l8 _# R7 c$ [/ w: k  V2 S$ \; K. K. P
· 表现最强的模型变体得以留存并「繁衍」(即优化迭代);
% C/ Z; \1 M6 Y  g7 D8 O2 s' ^$ u$ r  T7 W$ Q8 d& Y+ s
· 弱势策略则被淘汰。
9 \% l# Y3 c3 u+ G0 v& ]) W' `4 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。
5 w8 B5 ?) U" ]7 \9 _! P/ u; G% j: W
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。
+ z5 C. `/ w0 R" H, ?! S& W, ?& E/ D7 z) H
加密领域中的达尔文式 AI) a3 T( X3 Q* ]1 p5 R! |/ f  B
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。
# ^( {+ l' h" W) N* z1 }; r
) J. T5 e$ F2 f* g* ]1 ?5 n1 u! p6 U( c: _2 w0 b9 j, U
「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?」
2 X& j  s! i) R* _
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」。
% d0 H* O5 r4 u0 h! j- |7 y
) l. P! s/ S+ ^$ \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。. t; O% O, {( c1 U+ l& N% s2 D
0 o. R; e* \8 _. Y( `2 w
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。
/ J& W: t- k  x: m. V
' T5 v- q& M8 E" X以下是一些最具代表性的竞赛案例
( S5 d/ S4 E' i  rSynth(合成器竞赛)
1 q0 {( v+ p8 G3 n" P( S(标识:SN50,发起方:@SynthdataCo)
& y) M- y* D" H$ J. e# u. v
9 l! m* |( z+ K+ r7 u$ g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)。8 A& j9 d7 g: o

) d! b7 U$ X, y/ M# r: [$ p, J5 C  [「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。」
7 p* ^" S* W6 D' v4 c% K3 N
' u# z2 [# ?4 p3 e, C0 g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。
) u* l7 Q7 C/ T" r* G* ~& H
  [4 M- S; k: e8 X6 Q
% u1 J8 n6 D' H; w, f「我们在 Polymarket 平台的交易最新进展:
% n$ _. q' B+ B! v0 k- l0 c1 P1 B8 ~; o5 Z% U
・本金:3000 美元+ ], A3 ^* V8 f* H: [

& y0 ]4 s" W. q2 J5 ]" j・利润:5521 美元2 d! x- A  v; P8 O% w! f8 d# I8 [& |7 ^
4 V0 M! ?# I  ^# m& {5 `3 z1 |
・投资回报率(ROI):184%' d2 \5 o. p* O$ C. Z
) J6 K6 e, R% \, N9 u% A: C
・年化收益率(APY):3951%
4 n9 F  a+ g# C( R+ e4 M. d' Z. w
- X6 s+ x& f  N0 r$ r/ S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。」
3 S. v. F; }) ]7 a- y0 e5 p2 }
$ X8 ]% B" b) o1 ySportstensor(体育预测竞赛)
1 X9 K. E1 F/ P) ~, r9 Q7 e+ X(标识:SN41,发起方:@sportstensor)
, ]; z/ T, C6 ?4 U9 b1 x0 l0 P$ r, c# M3 \" V8 a
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。9 N* I* i& P# f! e3 c3 u
5 |) w4 H7 p5 i& m

) b. j% q  [' Q2 \' w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 o) \" O. N) @
$ O& O2 X+ I$ F3 CSportstensor 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。, \, c2 T* R4 ?" }, u8 m7 U

( I& O0 F" P$ p9 U" N% V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)。
8 n' P' ~' m8 l9 `" v2 p% [; k' Q7 B; ?" ]+ `+ K
AION(市场之战竞赛)
- i) F9 ?/ j9 t9 O/ R(发起方:@aion5100、@futuredotfun)+ Z) J1 K- o: H( b. ^2 @+ v

1 x3 y; p! i- P  J@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。; n2 k5 v  o1 h
. c! Q0 e/ I/ X/ k- j0 _2 T
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。) @. e# b1 }. u& a, J! O; s

# d5 k2 t1 y+ ~; {$ 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。8 T/ \; m' j; V9 S
0 [- P: \4 a( e' X& G" g
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。
- }% T$ v9 f! q. O. W
8 N0 d. _8 o; t- {- k0 n( j' fFraction AI(多场景 AI 竞赛)
' C- }4 g$ G9 ?+ W& T(发起方:@FractionAI_xyz)% L) U. J, \- q  y+ L  [4 P5 K

% i3 j8 w$ \, O' Q1 I' o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。2 r" r  b0 f( v8 f1 s* V
6 s3 A) h* {. a
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。
( \/ `' T( N9 {' z, T0 f! s+ M$ h: n8 ^8 I1 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。6 E9 _3 I9 C4 ?  U
+ I& q2 E4 Q9 P. H+ e( x
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。% J6 q4 W0 K( y+ C2 B

' `! e1 k1 o# mAllora(金融微任务竞赛)
" B" _4 [- p' H- 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」。
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4 e" j; D1 G# T6 L. h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 $ALLO 代币激励。
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该团队拥有一系列深入的「动态 DeFi 策略」应用场景:通过应用 Allora 模型,让 DeFi 策略更具灵活性——在降低风险的同时,提升收益水平。
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4 r$ G) O# D' R$ \& S, C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。7 a0 Y2 u7 c6 V: `) Z0 {1 J% g
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其他值得关注的竞赛4 U7 j! f" z% q/ ^' L, p% \
(1)金融类竞赛(补充)
: q, Z7 Q0 K& K! s+ Q' NSN8 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」。, }' x( v' T; k2 T
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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。
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(2)非金融类竞赛# h. m8 Z9 G" ?3 C/ s6 V5 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」。& i  r2 y$ t( m) A6 w" X
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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?
; d" R' D: z( \; T( o如今,人工智能的进步正通过「公开竞争」实现。/ i- Z) D* C. i- V$ w2 u$ G
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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 Z9 S2 b/ E; ^! i! g' z4 d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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7 l/ Z$ |( W0 D* |' y0 ]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」)。1 T; T' z; z% T3 z) ?  \

! v3 g3 F. f# l1 I未来将走向何方?2 Z  c9 |% B* K4 C# ], 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。
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$ G$ d4 [+ q0 h/ Y2 f. m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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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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& G6 ?" T: y; t3 H  S/ ~" k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」。$ Z% L+ d/ O: X. @0 U6 X! J- Q

& R: a) T# {! L  K最后一点思考
! f# d. B. V- X* V. d# e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。# A1 W- O9 d! Z

% o& U. K- N- u) W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。$ v. p) e6 o) j* S( \/ S
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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。8 P- L/ g0 C6 U' e: n! T
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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」。, \  n0 P% Z/ n3 s' f! q

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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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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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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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