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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:
1 V! H8 i$ [9 Z5 e# }( ^* S2 P3 t- U* L% ?
· 食物与领地5 g' j! C* m$ A
· 配偶 / 伴侣5 z# e- k2 H$ V1 M9 A! v7 Q0 r
· 部落或社会中的地位
6 r* e7 }. G4 j# V2 ]· 联盟与合作机会! t6 n* I# m( ^) o( a8 O

$ K) x( F0 W; E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。
- r3 }* T2 H. D, g8 Z7 j& d
1 O" Y! O1 G" d  t) ^% K/ V" A这一过程被称为「自然选择」。
, e1 ]' Z$ B: [
+ M* Q' E# 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: `, `  {1 A8 m- t
, f& h3 K/ O2 ~' A! s+ r1 P. ?
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?
- g; `# O9 T# o$ M5 z, b  {8 G- t  R6 E4 J
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。
* H0 i) B( Q2 U% `% o+ Y4 p8 y# n. t1 q" Z7 m& u% o& 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。- \2 B0 y  d9 B1 J5 [5 F

6 P8 o7 L% U; X! q  J2023 至 2025 年间,随着 ChatGPT 的问世,人工智能领域迎来了爆发式增长。, R3 ~! \: O7 \
- e5 A1 a& S5 C/ l* U
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。" S7 e3 |$ M) C  E8 ]
& B+ m# j( l; ~1 p
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* A6 V7 I  k" P' A$ A  U
# _8 w( [7 ]  h$ e+ d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」。
; m( l2 M* a, Z! q
$ b4 b  G- w- R& u# B5 ]( o- HAlphaGo 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:- x/ H- ^1 a" r6 _4 a

, T. b* r! v3 R* y5 T( X& x. K· 每一代模型都会与上一代模型展开竞争;
/ Y- M# l0 W8 a; i6 O/ I; r! O
& n" K; X3 C' M7 R( P. U· 表现最强的模型变体得以留存并「繁衍」(即优化迭代);7 E: X) ?" @3 h; w8 }1 e
( o5 S1 l2 ^) X$ E- ]* J+ P0 F4 T+ D
· 弱势策略则被淘汰。% }& R6 f  Y# D7 [9 T4 p
& Q$ u9 V$ e* o2 H2 u8 N% A* G! |
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。
) @7 r/ p2 ^# q5 w- \+ ?, ~/ B5 m4 t3 ~) l% q5 [6 L# d1 J' 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。
! ]' e2 C) E: v# o2 W* Z
+ e2 t+ A8 h! T4 ~加密领域中的达尔文式 AI$ N# g, K% K; Z' d
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。8 ]7 E5 |- K* V( j& C5 Q
. _* v9 G0 B' c9 F4 b! P1 w
" [* p+ l+ Q$ U3 q# V5 h
「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?」
: O) B. W  F) u8 L) j7 _
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」。
' Y3 I% W! w" y
5 I( \+ e4 E0 W- N6 ~; B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。
& S  A" a* v8 }$ e6 ~1 g" f" W4 I" k3 C
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。
: M* d# s$ |- k, G  R3 Z0 G; }- Z. O
以下是一些最具代表性的竞赛案例
2 |8 H5 L9 z  s# iSynth(合成器竞赛)
& Z  \0 F# u9 ~) A  `(标识:SN50,发起方:@SynthdataCo)3 v8 B- B2 v5 G# y9 L0 q8 E" a

: [+ P& h7 M/ Y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)。
0 \3 W: w6 `* l. [+ T/ ^5 v) V7 E; G3 {, a- C) U8 Q
「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。」
# W! g7 u/ g5 Z( n
4 v+ L# N/ Y4 i* G) e( u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 G" a! t  o6 k7 a

3 n& N' e% A6 k7 t+ U) }; ]
: U! v( p# Q9 D- w- {* O「我们在 Polymarket 平台的交易最新进展:' L8 s0 g! D" P( v6 Y' W# i
0 A! n3 h. q6 e7 j0 C
・本金:3000 美元5 o& x/ E; ]8 S2 a0 Z; Z$ u. r' |, Z; ^

! ^, Q( f5 m. r- m4 n/ d  T" {・利润:5521 美元
6 O% Y* D+ e$ @# y: R7 O
3 J" T  G( Y; i. \# [8 o, v・投资回报率(ROI):184%
( _# d; O' l4 _( A0 r& D; {2 s7 [: w4 v- M9 S2 F' s( P: {
・年化收益率(APY):3951%- X& T/ s& N6 w( s* v
2 o4 E% L! a5 a2 L6 f5 b
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 a5 R! G7 |* g. }4 M

) N+ t9 v$ Y8 ^Sportstensor(体育预测竞赛)
" N8 o0 n9 r9 M9 ~. b* D(标识:SN41,发起方:@sportstensor)# z& W1 V. n; w% n
7 ^+ _  T/ w- Y' m0 H* I8 K
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。3 C( j& |( G$ o
5 ^. {2 [( ~6 m7 ^0 I0 D2 b
8 M" }" q8 {0 k* `; r
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%。
8 i/ H% Z6 C% L+ d# i+ t% L* ^5 ^5 I: O4 J3 I& |# q2 h* y1 ^/ C9 {
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。9 s' ?) g* ^2 r0 h6 g0 E

" ~  S8 X" j2 p; \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)。
* J: f. C' i/ Z% G! m( N
& w' U( Q1 ]) F) Y! p/ e0 F% hAION(市场之战竞赛)# I! j! W5 {0 d' [1 m; S" I
(发起方:@aion5100、@futuredotfun)
9 T2 B0 c7 I$ \1 F  g" R! I6 X! y7 P; L$ i6 L0 n
@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。
& b7 E# ~* ]: l( N% H# L0 l# S/ V6 |1 t" d5 `% u; C3 ^& Z
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。. c/ E/ |; w' w9 e# ^( `

, Q5 E2 `" S- V' V  B) a) ^) X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。
: `+ K* w! r9 v9 b0 F  H0 e  T5 m. A. Y  h! C3 v
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。  c/ Y+ W3 B4 C9 O8 [/ f$ y' S( C

* P' ]( F! u- }) h9 }' ~Fraction AI(多场景 AI 竞赛)
1 O" {  {+ L" t, ~(发起方:@FractionAI_xyz)
/ G- A8 N* U* P$ [( U4 T  E% G3 i: }' W
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。  e% u5 ~+ S* T) F
, q4 Y% h+ a4 u
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。$ v$ f+ I7 e  t+ a) l6 l
8 J: o: r9 Z% s( D2 J2 t
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。- V  e5 u: B: p" \0 U8 M

8 k2 L1 x/ u- ^. I' q9 E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。' C! m( V8 i: Z+ T
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Allora(金融微任务竞赛)
/ U- w4 T7 m) u& Y(发起方:@AlloraNetwork)& W" h9 Q7 N- v- k& d5 _

% C% ], c4 M. a" L# D& I5 Q4 {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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9 t  g' w1 m+ p# [; u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。
( z) D5 @- x) N" q3 I( h6 j- w
( O% V2 W4 G  u# c7 ~5 Y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。
: m" @, \. g' g1 L+ v4 k' g" u0 s0 M& W4 I3 Q9 n+ P
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。' U. V9 e- }/ m; f9 |( A

: o1 G' `& J  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。  V7 c7 q" G+ x" C$ U$ ^8 P

9 s, S' y3 m1 C其他值得关注的竞赛$ ]5 ]" a0 h3 [- M
(1)金融类竞赛(补充)0 f: ~" U$ s5 z# G, E$ {; F
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」。
7 u& T* }" k4 s3 T
4 ], R; \7 U1 t" U/ V5 N, ENumerai(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/ \5 k; R3 G! a0 e1 ?* q3 u" N6 ?
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」。1 c, ~, k; Z( N- H
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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。, X- T* g% L: Q" B2 f' k4 h

, I  j4 P) R# l+ Z6 I" x& O这一切意味着什么?
" w% }, T- ~; Z7 D% @如今,人工智能的进步正通过「公开竞争」实现。
* Z/ u' Y3 G, k1 M' P3 U( ]4 A* F* D; j6 ~
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。
" p& y( V. H; h9 ~; K' h( \( }. D% p' t  X
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。! v* j, \& [7 P, d
. L: g. ?9 E' u- t* _# h5 m* j0 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」)。
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7 t) J* C; b  S1 c7 j4 b$ z未来将走向何方?) [- W$ O6 q8 V, J
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。# R3 r) l& f3 w" c
- x# ]( p/ X/ x* s( O* F  c$ F
未来,强大的模型与智能体将诞生于「去中心化环境」中。: |4 k; r1 a3 ]( R
- F7 i2 ~+ ^+ v6 _% J
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。: v9 a, M7 s$ D0 y
# R( ]8 d% i% F/ p9 h
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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+ v9 H1 K0 m( U8 F( Q1 Z* |1 T最后一点思考1 b4 r3 H1 N! J; Y$ i; 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。: `( a% Q4 e. Q
4 `4 |4 F" n( k$ @' O* a8 }% E
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。
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- A' v! i' ~8 O0 R8 c; s( o6 V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。/ |; Q7 V% v, @1 }

" s$ S  {$ L2 p; n6 ?) u+ w" V4 E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」。$ {% _5 A6 g' j

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这是能在看好的一个时刻了
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什么叫达尔文时刻呢,这个有点专业了
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这些也是没有什么要看了
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这个倒也是可以去关注起来啊。
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看了这个游戏我感到也是需要游戏起来了的哦。
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玩菠菜必定为了要盈利,没人想要损失的
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天天盈利什么也是特别让人眼红了啊,有空多多共享心得啊
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游戏最后一段话觉得是很有道理的,但是在我面前就难以实现,毕竟运气太差了。
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78#
交易平台这么多,到底选择哪一个确实很难。
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77#
这个交易平台不错,反正吧都是需要多个心眼安全第一啊!
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交易平台也不用真么多,有一个就可以的了。
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你要盈利,那无论是什么都不足挂齿。
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每一种游戏也是值得去看看学习下的啦。
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还是必须选有实力的交易平台去交易哦。
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如果能够盈利,其他事情都不要紧了啊
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这次游戏在论坛的运气还是值得肯定的.
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