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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:
$ l7 [* @& q. h- ?/ H
, D, ]! V I: h+ v0 B* V4 u· 食物与领地- `; c( N; C+ Q0 Y( j
· 配偶 / 伴侣
+ h& H1 P! l! S K· 部落或社会中的地位0 i6 `- d/ e- U" O
· 联盟与合作机会
/ `1 Y& Q* }& o E$ j
" c" ?6 o2 O; a e$ N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。% @* ^) _4 {6 F3 K# j
/ y: T* I& M5 {# Z6 b这一过程被称为「自然选择」。
( E! p5 Y$ s% g' g. |% [. t* [$ @ ^8 L, a: e2 @
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)。
$ u- m4 {' a, G
! o o1 ]! E6 ?- f3 j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?
! B. j/ ~ a, A3 j# l# N& E! N M1 S$ L( k% X
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。3 r* U* J/ Q( i! h9 W8 h4 c
6 Y A' R+ J1 c$ O, T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。% Y# [! D( {0 @1 h e% S
" M0 U" @ f6 J( l1 l& U2023 至 2025 年间,随着 ChatGPT 的问世,人工智能领域迎来了爆发式增长。
! L+ _6 N: f9 T( j/ c# ^- ]+ f, O {8 S* r- P7 s& V' \
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。- x' L9 f z2 g
& ^; j" P+ j) m
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。! `5 \ E) K# k; f+ j2 t
5 m2 o9 Q0 l# N6 X% z1 g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」。
) l2 f2 j3 i/ F5 O6 d2 |% A, ^5 N) o9 r' ~2 a0 y2 e3 V' q! g
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:/ s: R/ [- n/ r/ }& f' g
) J" J0 I/ ^0 F8 A; @& ~( u# x2 `; ^
· 每一代模型都会与上一代模型展开竞争;
, {" s' Y d8 s* X' F( o7 g5 M' D' t6 O& y5 D& y. l9 n
· 表现最强的模型变体得以留存并「繁衍」(即优化迭代);( }0 f6 t9 v( A
$ C( v( M1 V7 @( \4 q( V. w! R4 C· 弱势策略则被淘汰。6 E. H3 h3 @' T6 v
! ~9 ?6 X9 `2 E! K; |/ Q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。$ h0 c& Y1 K: _' G! j2 Y, N. K
8 i$ u0 B' }4 }( N4 s# b: ]( 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。$ Y5 X/ A. X5 S" f) \3 G$ n
3 {6 N& Q* | D加密领域中的达尔文式 AI. }) S3 J5 C ]; ~1 |
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。
# h, H) p% o2 P2 F3 N- e, d; f1 m0 C$ n4 J
2 p" @& {2 [: w0 Q" Z% K- D$ Y「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 {) t* i3 Y' x2 Z' B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」。9 C* g( p3 o' k8 T4 z J
9 ?0 a; b) V) Z) _2 T3 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。
: E5 U# q3 u0 G9 R' ^) E# D# S! Y" Z' T8 {
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。
5 {7 a# H" h- Q/ C' ]+ q0 N/ V7 C
以下是一些最具代表性的竞赛案例) a8 i4 s1 E+ p# E* U6 u, s
Synth(合成器竞赛) v$ @+ h" b g
(标识:SN50,发起方:@SynthdataCo)
: Y0 _- s( k$ u3 a1 A: t5 s
7 n4 l- T+ s4 ?1 P' Z0 G* Y: \: s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, V5 p r3 [6 p" C9 B! U% h
' n- t: j% j0 M1 x/ h8 W% o/ ]「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。」% x8 n" h* q% g
0 G' S3 l w/ W* H9 _3 C8 r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。" S0 H5 B8 X2 ?% u
- Y& L* @" W2 d
- f# P& u- o ~& \6 Y「我们在 Polymarket 平台的交易最新进展:, F( N6 h. u3 Q& H
M( G# P0 ^3 b8 d* I" r
・本金:3000 美元( ]( y' \ w2 K# n0 W
: w! D7 @8 V. l: X- Q* C
・利润:5521 美元
2 k9 I% t! X' o: \4 |4 y" \5 s) W n. a# i
・投资回报率(ROI):184%6 t6 y" G& }, C/ g4 X/ }; B
( r5 X% R s n* z% i・年化收益率(APY):3951%9 C7 @7 @" O* }% Q# @
; z8 X% | c. t& k+ H' U! L& o5 o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。」
! x' q0 v2 F! H
! o0 d" j5 k9 @" hSportstensor(体育预测竞赛)9 I/ K( k5 O" e( o' {
(标识:SN41,发起方:@sportstensor)" f) C3 Y+ E6 y% N5 a
9 O1 x" I/ g7 c! ?4 C$ D
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。
( n7 |) ?8 ~. m
) R& o( H$ v v( J" d. Q6 }- g/ T& B9 S5 ]% k8 ~0 [ J; 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%。
. a+ D$ }1 ? M. a* c! u* W: `. r' j% N+ S/ l3 A# @ b
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。
- a5 Y) L- p0 u0 l- B. }
. i' n0 Y: O# E7 N3 Y9 [, N7 z, 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)。; c! U- L3 h( u3 L3 N4 c. x
" b/ G3 d: I) B# [
AION(市场之战竞赛)
3 u9 B. s" |9 ]) y# w( p# ]" B8 H(发起方:@aion5100、@futuredotfun)+ D @3 |% P; p6 H* n
" ~0 O$ f" [. v0 m7 w/ t@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。 b2 y$ h. ~! p* w7 T
% v8 u5 x& \! z) D$ c/ 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。
! G$ p/ h* }& n6 V6 t3 `9 J4 R
1 t# s7 U0 w. ^7 H& v. n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。
0 v O/ Z$ W8 u) H) Z! _& K* x, P: Z5 R5 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。7 k* t+ N1 _2 ?5 t, h$ O" f
|, ]7 ]7 }+ F) ^9 iFraction AI(多场景 AI 竞赛)2 X) q" Q2 l4 v
(发起方:@FractionAI_xyz). R" X$ o( {- u+ N3 N
) V* b! k' E# y1 F1 _' N! \' `
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。+ s; c$ G4 x% Q
0 m9 X7 L! b/ m4 e
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。
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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 D* C- d2 ~- K# k% f
7 y- }5 T2 H1 }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。6 {, O% r/ ?$ X6 c
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Allora(金融微任务竞赛)
3 k0 {, e3 L- z/ Z7 }(发起方:@AlloraNetwork)
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" l$ Q- _1 Q1 {% L& ], z+ a6 V8 cAllora 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 $ALLO 代币激励。. i6 i9 R) g" M! Q2 W
4 o3 e# n! o( H1 y; b该团队拥有一系列深入的「动态 DeFi 策略」应用场景:通过应用 Allora 模型,让 DeFi 策略更具灵活性——在降低风险的同时,提升收益水平。0 _ b6 O" Q7 P- t( Y( J% K
+ x' k4 D0 C9 Q7 e& ~例如「ETH/LST 循环策略」:会预留一部分资金用于捕捉「做空机会」——若预测模型显示价格波动将超过特定阈值,策略会自动将 LST(流动性质押代币)兑换为 USDC,并建立空头头寸,以期从预测的价格波动中获利。
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2 P8 o [9 _* b, y4 h关于 Allora 的一个有趣细节,Allora 将采用「实际收入补贴代币发放」的模式:例如,原本需发放 10 万美元 ALLO 代币 + 5 万美元客户收入」的组合形式,以此减少矿工可能带来的代币抛售压力。
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其他值得关注的竞赛
8 _% W. a% E* A2 p1 D0 x(1)金融类竞赛(补充)4 r9 G1 t1 X0 \5 {
SN8 PTN(发起方:@taoshiio):该竞赛旨在从全球人工智能模型及量化分析师中「众包」高质量交易信号,以超越传统对冲基金的业绩表现;其核心目标是「经风险调整后的盈利能力」,而非单纯的「原始收益」。) d* b' Y$ d; l
" {/ B" R! L6 Q3 x2 K- |. w9 dNumerai(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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$ P! v/ r- h3 ?9 t(2)非金融类竞赛8 p Z# O7 q/ A- G" @' X6 c: [
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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! P- O. e$ Z1 h$ AFlock.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。6 \8 @" H$ @/ k- p! t' o, i
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这一切意味着什么?
6 N$ p$ R w1 H$ ]' F- T如今,人工智能的进步正通过「公开竞争」实现。- P1 U" ]" p* h/ d! S( j
& m6 I& }' k9 V$ h1 @. R" y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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) k+ g9 k0 ~6 r6 r5 o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。% Q7 x: k3 |4 v9 ]' e7 P, s* Q
7 v& ?4 [; e! I' \$ l2 J6 m' Y4 U" [0 [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」)。; Z9 l' P6 k4 m; U7 {# T
) E+ ^2 d: H6 b; u* F* w1 ~未来将走向何方?$ [5 ~, Y6 f" Z& y
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。6 F; r6 X" v, A' D, M1 A" `
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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。' n. l- V: I0 `. Y0 x- Y& [ Y
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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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) v3 e g& ] l( ^' _5 b' ^最后一点思考$ U, J& O+ l8 k$ O3 E* R: R+ a
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。9 D. \; p) s) z% M
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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。) J p7 b1 D# G% ?; C; O6 Y, J# t
9 L9 C! s S, U6 T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。
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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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