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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:
3 W8 S" x! E# d) K5 ^9 r: v: @8 n7 M
· 食物与领地
4 G- g3 w, T0 j _ b· 配偶 / 伴侣
% E& I+ B, S# G% B8 E- Z& Q3 u· 部落或社会中的地位) E2 z8 d+ m9 `; p
· 联盟与合作机会. ?; ~* Q7 U, I* H* |4 s
$ X: S: W6 v& e7 c' U
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。
- Z, N& @- ~6 C2 \
1 w% ^2 t0 M" A u1 a. N+ m; D. ?1 i这一过程被称为「自然选择」。, c$ ^% T# L/ h
- n8 B7 m# {1 [3 ~9 p4 g- p. P3 `
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 Q. [; b! R# _' {# a4 A f
7 S* x$ v! ^ G+ p0 @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?
# Q& c" U$ Y/ X% N0 v% q2 J
% u$ Q, q+ ~: i% R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。
. t2 v- W9 @; B. l* }# m$ Q' m( o& m" ?+ s1 Y
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。
# a# Y. |# W- z# `- h. l5 M& C6 b1 d( R6 O" t8 }: 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。
/ e: V7 E' w! X9 r( {
7 K3 m3 P: \2 e9 E8 X) L) 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。
% m1 n G l% b1 Y) }/ S3 s2 ^& ~! N2 z% ~# _4 ^2 }' K8 y
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。) r' `7 e' a5 q; E4 e- d( O3 g) X
6 [1 x* \! Y/ W! u+ s! C* W
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 E' k1 f- I% b
( W/ U- k. q& g- e6 Z
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:
1 ]+ l, r' L S0 ~' J, Y( O0 [4 n& Y( S* p& w8 I, N" c! h
· 每一代模型都会与上一代模型展开竞争;
* v, P7 n9 M$ X* k4 M* M; u* w- |" n; F. E* O! o$ v7 V; D
· 表现最强的模型变体得以留存并「繁衍」(即优化迭代);8 Z8 T1 @: p2 ^8 g' v: x- U
! q( ~9 g4 W3 @0 y% G$ j, o
· 弱势策略则被淘汰。9 L+ C! `1 Z; Z5 k. {& c
8 U6 p9 V* O, 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。: J0 x9 r; I; m. F6 G
1 c. H$ u0 B7 {; X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。7 H' G& y9 r9 V# u$ o: a
, W" ?. _; t3 @+ J( ?& G( H8 p* v$ o
加密领域中的达尔文式 AI& H: E ?4 M y/ |6 g
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。
$ _2 f& v6 h3 @( \
8 w% p8 B$ o# k* l8 f% h4 @0 m
1 s* o; n' U1 m V- |( O6 C「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?」 1 I1 w; F7 e! Q
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」。
; h; O: Y- m6 R z
7 w$ \/ Z3 N# R" D) R* B5 ~+ _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。
% n8 \. X2 f* L# ^
- k1 j& ]" |" o, \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。2 }) C2 ~; k! \. W$ Q# C; E4 n
; ], x! p* Q% `
以下是一些最具代表性的竞赛案例5 b. F' v# Y+ \' P9 `" I
Synth(合成器竞赛)
3 I$ F+ ]1 ?9 n. W+ R) L(标识:SN50,发起方:@SynthdataCo)
/ v7 h6 c. s H. }5 Q$ K( K% _
1 W' |4 }, e4 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)。 Y& H& ~* Q9 j4 x B
* r" p2 [0 B& x' t8 ]7 ], j「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。」3 U2 X" {/ {/ x7 q" @9 Z) R
1 K9 V6 W2 A( x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 K5 R. C8 O* l3 }, v0 h, S, @+ s1 u; g
2 W# v' }% _3 K1 ?5 t. C- G9 |& f「我们在 Polymarket 平台的交易最新进展:
- k6 W- Q" S I% T) p
' J! ^+ G7 q% p# ]7 R・本金:3000 美元
) R& b; L( c# k
- X/ x: s: ~, M- V・利润:5521 美元9 G) y! }6 ~/ {7 B. |
' ]4 [5 e+ x' S& Q3 A$ {
・投资回报率(ROI):184%" _7 @( j0 X# P+ Y( m
: u3 X1 ^2 z; s, z+ t/ `・年化收益率(APY):3951%
+ g4 s V7 x' k$ R2 E! x8 }
8 D0 U! m5 [- z) y: k6 R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 _( I- _9 d, T. d
% J, b1 ?1 w* z/ N$ w+ q; m
Sportstensor(体育预测竞赛)
( i1 Y! ` h0 } ^# [' S. i(标识:SN41,发起方:@sportstensor)& Y8 e; _ K3 |4 ?/ R
8 h4 W- {- |& ^4 b8 a- U; 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。/ Q% M7 r- @6 C9 U: ]; M
" j# u% |5 W) K5 g# T( M
9 @2 [5 \! f) t% r) W# k+ f/ v! z, v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%。
5 b2 u$ K; G* z" h
0 }- Y, l# |+ S4 N, l; gSportstensor 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。$ b$ N5 k+ a: f) `% k- k# E* I
: R1 k8 R( b, m
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)。9 i2 C- T5 |( d6 f
$ B8 F- n( f4 VAION(市场之战竞赛)
- E6 w1 e5 o1 ~! y+ _% f(发起方:@aion5100、@futuredotfun)
" |; Z: N( T6 A- o c! }& ~1 _: Y# j9 ~2 N' h5 k, [
@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。
) H( i! E/ }! i$ _
5 e# h' Y5 h: F# n' b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。
/ M0 j5 e4 i/ Q; H! X$ E4 D" d/ h' }6 R
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 Z0 @4 E5 P8 l" V( p
! g+ F2 R5 C7 N; d0 h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。
, H7 r7 Y H( r# y/ Q8 h3 v5 F& g0 q
Fraction AI(多场景 AI 竞赛)
j. b# g- ^- b7 A3 L0 Q(发起方:@FractionAI_xyz)
+ a4 h w6 C3 o4 J! z) z2 T2 C
, ~4 y4 H2 d6 m/ 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。0 l; U) r/ @5 S! K, P% h# R
6 \8 w2 @8 |; R, r. L. L9 {! g3 j5 ?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。( j$ m4 {5 o# f5 h
8 v; z6 R4 y# b: a5 h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。
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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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1 X+ O! S- a; {7 v/ z/ c: ~: cAllora(金融微任务竞赛)
- F9 D$ R. B; m a/ n5 t(发起方:@AlloraNetwork)) T, |+ @& v+ s# }4 D4 K, f
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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」。! k7 N; K6 H/ K, g* L
2 N! o1 v4 r1 c/ P/ U7 Q* C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 $ALLO 代币激励。
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该团队拥有一系列深入的「动态 DeFi 策略」应用场景:通过应用 Allora 模型,让 DeFi 策略更具灵活性——在降低风险的同时,提升收益水平。
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例如「ETH/LST 循环策略」:会预留一部分资金用于捕捉「做空机会」——若预测模型显示价格波动将超过特定阈值,策略会自动将 LST(流动性质押代币)兑换为 USDC,并建立空头头寸,以期从预测的价格波动中获利。
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- R: T9 ]9 f- t关于 Allora 的一个有趣细节,Allora 将采用「实际收入补贴代币发放」的模式:例如,原本需发放 10 万美元 ALLO 代币 + 5 万美元客户收入」的组合形式,以此减少矿工可能带来的代币抛售压力。3 ~" J) f# @; G" Y# c" y2 |$ p
/ [& ~ l0 U) P% L3 H其他值得关注的竞赛
9 V6 Z3 Q" d9 s; }, F(1)金融类竞赛(补充), F/ M4 j, v3 [
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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7 C% g: Q2 N1 Z4 \$ h7 p2 P- m/ 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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(2)非金融类竞赛8 Q$ R& q7 Z6 e# L
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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% T% b6 c. h( {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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- m9 S7 G3 ]# @8 k这一切意味着什么?! v1 j$ e( p5 ?4 g( b
如今,人工智能的进步正通过「公开竞争」实现。+ W. S" X8 P* m6 N/ v
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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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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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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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9 F7 P+ y6 D$ K3 m+ z未来将走向何方?& J" s8 D$ d* s$ T* L N- W
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。) {! b0 V& i& i' o( j
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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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/ e/ t5 X4 ]1 z d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。
, d! `' L' s5 [( g4 e# D+ w$ }
+ {) J6 U, d$ M1 }; {5 S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」。0 d# ` Y1 W, r$ F3 o& S
5 d+ Z; f+ T1 ^# S! b最后一点思考
# P1 n) r+ j) U( \+ c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。 ~( T$ Y, M; j- D0 {
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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。( h- n) ~- u- `' }7 T8 B
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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。
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* ?9 T7 y# v- j( {, c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」。/ ?( x- \. p% G, K# T/ ~. ^
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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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