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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:
4 ]! E1 \) b- B" G% Z
  ]) x# u% s) Q; O2 F" n6 j· 食物与领地7 J" s/ M* }# d
· 配偶 / 伴侣* h5 V$ V2 X. F" B. ^8 y
· 部落或社会中的地位3 A/ b: W' E& f5 f1 w- \
· 联盟与合作机会! l7 U5 v* K6 W  u" i

  A* D: a6 `) [# R. _% z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。9 |6 D6 c1 D, v$ h8 O
( f% t% O7 l! b* h/ e
这一过程被称为「自然选择」。" `9 s' Y+ j: `1 o

! @6 L# ^$ `  D+ w* C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)。% f, I4 p8 u7 a% V) ^) M
; w% ~! e4 d' q* h( q  d
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?+ ]$ z: z: |, t5 F

1 z  k! Z2 k* I2 ^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。! `' G0 o, q& ?4 V# y7 D

% B7 Z1 L! B# W& 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。
' o# @% ?& {) ]2 _1 n4 z0 u: X" m0 A- f' r
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。
5 u$ U* p2 o7 c- c! o, z8 o( i& H! c' j; U+ F  G
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。
$ ^$ _# Z0 C! c  Z* \5 T4 |9 y, K5 e% g% m7 H; q) @
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。% H; x: Q, s) B& j, c  w
( }5 y; d6 M3 q& d& |7 m1 s! 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」。: n. v' x/ h% x4 O2 m

& \: n4 x3 h- ~0 j2 m6 ]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:) j  G2 g& s) A  N# J& o4 k3 c

: m: @" B( ^/ \0 t6 O! u9 C· 每一代模型都会与上一代模型展开竞争;
, k+ z! X0 w$ i+ {" d) D
, X. q! T' o9 m( N/ _% y+ q· 表现最强的模型变体得以留存并「繁衍」(即优化迭代);9 L  D0 ]8 q4 V! k6 @

, b" B. |0 h& R( \. h+ v0 m' N· 弱势策略则被淘汰。
  H4 {' b' k0 a" v' e# R
6 ^2 x: B; N8 O: n& J; L- t. Z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。
0 u. o3 ?  B1 d  P5 T7 f# T
: c1 e" V; F. C* O1 _$ V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。
  L' r) S  O) `) E1 g) C+ ~# k; p9 }2 T) v9 L) l8 k
加密领域中的达尔文式 AI7 S7 M0 J6 ^" i
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。, Y" |% a: S( ?5 G! X/ h

+ Y$ d7 \  w! ~* p$ }" C6 u# @% z' p5 i5 t* @$ T
「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?」

3 P# }/ y  w% {  D- D  F# 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」。
; q, s- X/ D" }# S% p/ ?6 u
6 W# g/ B8 Z4 u) V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。  Z2 r0 f5 T) V( f5 e4 k

. s* @9 U& h% pNof1 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。
/ T$ K# |0 F& u& e$ R$ D7 g7 S  B0 K; {/ l# _# K# X
以下是一些最具代表性的竞赛案例4 |+ L% O7 t% v" i4 B9 j1 D
Synth(合成器竞赛)) n) }' y$ j1 n5 L5 H/ H9 m3 A
(标识:SN50,发起方:@SynthdataCo)4 z! |1 V8 z9 t$ k* |

# q) i0 {: n5 Z6 U" K# {$ k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)。/ i+ A1 D7 O& H

, h' \3 N" G9 T「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。」
1 A0 X" J4 \, u( {
# _, A1 u1 a  A  n4 W& p# C5 j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。
4 A2 ?8 q  Q9 K) H* b
8 d7 @5 [  f- B, ~6 k; j6 A; c- Q7 J
「我们在 Polymarket 平台的交易最新进展:! r$ `! k: B6 M" k9 P& a2 w* k
2 Z5 K4 B5 N' T* N/ @
・本金:3000 美元
/ V* \" @: `& R% \
. \7 ^( \9 f. J・利润:5521 美元
% b4 l( w% s# y$ L" u. _' e" \+ ]) N
・投资回报率(ROI):184%6 e; T8 |' G* q6 z

& n, @# p6 n+ `5 m& I1 L・年化收益率(APY):3951%0 ?7 a: c8 L3 g- \6 ?+ r
) a+ H! R9 Z+ I, N0 \+ g" ~
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。」7 V6 |, m7 R5 e' ^

" R+ [0 n3 l4 G( |+ S; K: VSportstensor(体育预测竞赛)+ b( w; n8 H& k" Q
(标识:SN41,发起方:@sportstensor)
/ G7 v6 n/ Q( i! N8 N. o: H* Z3 t! x9 Y6 x- G" a3 P
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。
% v$ l! y' v) m$ Q6 f. p6 u% |$ O1 c1 r3 D
* l9 @. \  w5 _- L
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%。
3 z7 n0 U# ?: W* L# s# m' F/ N2 }
4 }, s/ V! U4 XSportstensor 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。
3 w. [' \2 u7 X  d& n! y
! p3 |* g1 x5 a  j( ^! {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)。
% o9 E, z* }) k( g) ?
6 x. K/ c) j( W" A% MAION(市场之战竞赛)5 `# \2 L% x- I) \  s
(发起方:@aion5100、@futuredotfun)2 `5 C9 z' s- z0 _* p& |) i
2 R5 U9 u. D* J% Y
@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。
3 q& d8 e8 ]/ f- t% h( y" K# |( E+ S# M- O: V
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。
0 a9 b( r+ r& F$ g2 m2 R/ r, l8 O- _) n6 g, t" Q! ?9 u
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。  c0 e4 V' R0 v4 B* N
) x5 _& P  ^. n: k* ]6 D) w: n" t1 Y5 `
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。) `; _3 ~, _& s: w" y6 A( c8 B! Y) ~( w0 K, r
& g  k; O8 G0 k( j: C5 s7 l2 H/ v
Fraction AI(多场景 AI 竞赛)
" f1 S1 t! f) H; O' B3 X1 Q3 v(发起方:@FractionAI_xyz)
* L% h+ K: r4 a5 o; i4 b/ r0 S( M1 V9 R+ U* J  |6 ~
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。
, }  U, i) u: l) Q% _3 Q2 ^3 u* r1 T% \8 @3 r9 h
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。
. Q: V, A( t; I- L  f7 Z
0 e$ m" e6 v: L+ Z* B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。- e7 E- m; _( M2 O3 P

' |6 L3 `5 G7 F& F6 G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。0 J, S1 \& y& `% ~0 c# F/ o& e

# A) J+ U! K: r6 m6 a! GAllora(金融微任务竞赛)9 i  c4 `& q+ J; f
(发起方:@AlloraNetwork)
8 O* }( ]5 g" j
9 p% P1 Q, l5 @5 k, A& L) HAllora 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」。* C2 x5 U# \  g, e+ c
& X7 p1 g1 Q5 f' W
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 $ALLO 代币激励。
2 X  s, v% c! A. o6 @( i7 v9 Z% Y7 V7 K% d
该团队拥有一系列深入的「动态 DeFi 策略」应用场景:通过应用 Allora 模型,让 DeFi 策略更具灵活性——在降低风险的同时,提升收益水平。' f# v4 M4 o# |) ~9 p$ B
' [3 e2 i1 f9 @) N. a. T
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 A+ R3 O5 [6 s8 d4 X- g3 D
; ^0 F4 u+ J. F- t. q4 }- 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。* M' n/ I- R+ w, I

. ]8 B/ [. y8 m" `& V+ R- j其他值得关注的竞赛
0 |6 a7 f, N( A% T8 h: T* M(1)金融类竞赛(补充)4 ~7 R0 @& L' p: W% S  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」。
% D% t, p- O& I, K; e) a: j. C7 W* H. U- k  `5 h2 [
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。
4 T+ e! V% C) T+ W3 B9 q
: g% C/ n! j& `; O. t4 M(2)非金融类竞赛
' Q/ o* e3 f( j5 yRidges 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」。
4 w. T! _" T9 X' Q' X; J5 Q+ O) A+ }% y$ t4 S
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。6 K/ i: {7 Q8 d) n$ \: q
6 d! m8 P' L6 N8 z" N- P
这一切意味着什么?
+ @% {4 ^, n; R. ?' G如今,人工智能的进步正通过「公开竞争」实现。
6 `9 m2 P) x4 W2 D- L4 J4 P
! A( E& D* P$ K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。
" n2 l  [4 a1 o. }& M# M6 D' z- a) {  U6 Q6 G# c# L& X& U
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。
. j4 A; z3 f/ e) N, e: y- U5 b) p2 Y  ~
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」)。
0 j6 J9 v6 f2 T1 h  L5 p' p4 S0 O2 U! T$ P
未来将走向何方?* ]7 g1 u7 W/ k
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。
1 O/ w6 [, }- A7 ?! K( j/ ~
, Z- n( c$ N* l: B未来,强大的模型与智能体将诞生于「去中心化环境」中。
& g4 R4 g$ B4 U# u- e' @9 r/ ~- {
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。' ]6 v. {7 X$ \0 F. O- o) d

2 u# A3 M6 v" s- }$ A5 C$ 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」。" x* `( u+ N$ q4 q1 p7 {0 S

5 d3 a: X6 E9 d4 j' m; q最后一点思考
6 ^3 j/ |& E, s8 }7 T" e3 _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。
5 K, U5 p$ x- G% J
/ f' \7 K+ L1 }" w% b# r9 p, x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。. f# g* N+ j2 c" ~, g% I

0 u3 d5 @5 N3 S( {. u$ A/ g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。, G0 z( P" B! I3 I
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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」。
/ H* C7 m. k: A
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  L' n& T9 d- S+ e$ y7 R  P; f7 u/ m8 E# C" O
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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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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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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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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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