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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:
0 Q5 g0 i" Q* J C# V. @' b) v$ n9 h/ {3 [( S3 Y$ p& h
· 食物与领地
' v' h ^* I" w) ?6 D· 配偶 / 伴侣
' @7 A/ h8 |6 p9 F· 部落或社会中的地位
5 m/ e, Q" B# G" g6 P· 联盟与合作机会
: {/ p; V2 ]! R# N
9 Q) ?" ]8 ~" y6 `. O, q* d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。
1 n% ], m0 y% k; {; R# \" S8 w3 N! e( p$ p% Q
这一过程被称为「自然选择」。
% s1 X- Z- ] O8 {! q' l4 c7 |: o% S( o: c. {/ w: i& P) 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)。! |2 I5 [7 n0 C" C: V5 L
6 ^3 k) g8 p" Q) r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% f6 v' ~+ H3 A' V3 Z: i' ?% N3 d% J6 q" a4 |3 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。
, x# s+ x3 r" [( n# ~
& {& ?& y m$ ]. j' \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。
) W$ v( Z. M5 ?% U8 B( h$ k9 j7 r# Y" J" @6 q3 D7 M8 ~6 w$ F
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。
3 L) C; _9 n B
4 I$ |8 A$ p0 i& }; i# X l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。; |$ l4 T6 U& C, c3 e9 K
" Y" r5 M' z2 }' V" }9 }, J3 r9 @+ @" ~
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。
/ a9 {5 q* d% z- w$ [- \% i d7 S4 l, A) _, H$ P, n% u
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- U5 s& Q( M& f4 P8 l X
1 S5 T {8 H4 m2 G/ p- E3 j5 X# 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:& a2 L, b: g8 s% k& z
0 i! P! C* G0 M0 I- l. ~+ s· 每一代模型都会与上一代模型展开竞争;* F9 X" d2 q8 P" h' \
+ M h! V/ r* I; V6 ?· 表现最强的模型变体得以留存并「繁衍」(即优化迭代);
, M! }, F4 j% y I# T! X5 Z; k- b: V( x$ q7 I* K9 i, a, {
· 弱势策略则被淘汰。3 Q" r1 z9 \, w! _; }! S
. N) g) t$ ]: V: U# [/ }
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。( w1 B1 H* ~+ }# }& R
; D* F2 k. x8 O5 F7 V( |* K
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。
& y4 a: c* [" I0 g/ ]5 p2 V2 {: R1 Y& | F, p
加密领域中的达尔文式 AI& y$ K' B4 A/ s! B0 j1 r% T: `
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。5 K) U" v% B0 C6 D9 Q# V( d
0 S' Z. `: h: Q7 o n
0 }* j# a+ R$ W3 ?5 ~, d5 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?」 6 ^6 d( V7 [2 `) b0 y4 Q- Q6 J7 y
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」。8 Y/ j% O- e, k* \7 y
5 D- N7 ^, Y. ^, R" T! L& D' ?2 k. l
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。7 K P: o+ |, G; `4 n6 U
. V2 N8 l# N( O' G+ d* f$ N6 jNof1 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。% b% ]) t9 p; c$ w U! L
8 g) X$ T) d% ], j- ]6 e3 Z以下是一些最具代表性的竞赛案例; S6 G* f( z/ l, G% u' g, O! y) A3 x
Synth(合成器竞赛); D& j0 U" A5 f! ?
(标识:SN50,发起方:@SynthdataCo)
, }! q* C5 D. J
/ a+ m7 p) V& i) P9 d" N. Q; I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# ~- F1 u. L* Y' [1 a/ J5 M: ]+ 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。」
+ O4 V2 ^! n- f( n) M5 ?6 j4 H5 H3 Q& H O
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。- y2 ?0 w$ T6 A3 V9 W; Z
/ ^) v1 _& d" B9 S+ n% {! I. @
) B+ p$ ^& l+ |( R「我们在 Polymarket 平台的交易最新进展:
' q4 n! d' y; u2 ]3 n9 {8 v6 q* F$ N) {5 E6 o
・本金:3000 美元5 F j# f3 U1 w. T; ~, n: U
) M* b L- ~& I4 r/ `4 z- }・利润:5521 美元& K5 f/ T4 p# u( i
6 L6 O) a* y& w
・投资回报率(ROI):184%
$ D: J6 A% [& E: C6 q$ k4 \& [: G! w, c0 \' {
・年化收益率(APY):3951%" q/ ?: {. N6 \/ I4 y* a1 u/ v
% N( }: D1 N7 l, `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。」: [: l- n& q0 G. r1 g+ u/ k
. i& b, q" b& j
Sportstensor(体育预测竞赛)
2 f& j; N' m3 u" {(标识:SN41,发起方:@sportstensor)
& w( { ]. J6 N, U% _+ |
, Y8 H) o* S2 w' w" h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。5 Q5 N: z( l( d8 h; S& }- K# W
( `: z* I' a' a) Y
; p3 O( t" ?+ h: K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%。
, |. v$ w4 q# h `
' a! [ {5 P4 w2 w0 V' t2 [) \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。( e8 h6 g; X J+ }
$ q2 j+ U6 E1 p7 C) Z& I' r
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)。. B& x( ^) ]/ I& b
5 |$ p7 ^9 m, D, LAION(市场之战竞赛)
( s4 \7 g& Q7 e(发起方:@aion5100、@futuredotfun)" ~1 W$ X5 m% U; [( F0 j, b
: u, l0 F; H: a# n9 Z
@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。% M% w# F4 u* f0 u
5 U( i5 v( e5 p) I& m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。
5 R$ n' p( P8 h, D3 O+ }% L# J
* A6 V# I" \, y. _0 c3 o9 \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。
4 H0 R$ \# O8 G* {2 q3 ~
* o2 _/ D, U4 a1 u( M1 G6 t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。
; I; m; @* Q0 s; K& t
8 H8 S h) Q% O9 @& @6 `- h wFraction AI(多场景 AI 竞赛)$ h) l/ f6 x7 I
(发起方:@FractionAI_xyz)
% P( ?5 `/ N; m5 N, l9 G5 a- g. X' V
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。
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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。, N) A* a+ n$ y" C2 ?& r
t# w+ @' p8 |; 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。2 m7 ^' M" ]6 p8 X$ k
" V4 J" w# N9 N% @! {3 d8 p# d3 W7 k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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Allora(金融微任务竞赛)
- v Q: o1 R8 p: G" T% U. K(发起方:@AlloraNetwork)# d' A/ j; U1 G, W! }$ Y
$ P; t" L- z- ^, bAllora 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 $ALLO 代币激励。
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+ Q& U6 M `. J: |, h; I该团队拥有一系列深入的「动态 DeFi 策略」应用场景:通过应用 Allora 模型,让 DeFi 策略更具灵活性——在降低风险的同时,提升收益水平。- G! k2 C E9 h
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例如「ETH/LST 循环策略」:会预留一部分资金用于捕捉「做空机会」——若预测模型显示价格波动将超过特定阈值,策略会自动将 LST(流动性质押代币)兑换为 USDC,并建立空头头寸,以期从预测的价格波动中获利。1 C% y; P8 J! G# X; S) U7 ^$ @
. j! C {9 m7 a& R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。! q+ g. Q7 d0 p A0 r/ T- k
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其他值得关注的竞赛
1 ]+ m1 S- q4 w4 W8 N(1)金融类竞赛(补充)
) Z1 p5 R, q& W- y! F4 oSN8 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」。# R8 l+ a0 v+ `. Y0 }) G
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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。. t5 {6 r! `5 ? d$ b6 X$ {
2 T% a2 v' k. K/ o4 t(2)非金融类竞赛8 V% [( g! S6 m: O8 c; t: ?
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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! q/ U/ S5 A+ V- B7 RFlock.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。1 z1 l; \* q% E2 v) I
4 Z1 @8 D4 M0 f0 z5 F. d这一切意味着什么?9 B1 y+ y/ ^2 e6 m% u; W
如今,人工智能的进步正通过「公开竞争」实现。9 M: L2 X( t. G. K
7 Y# }( T+ V, ~, 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。! H2 H# U6 o; l2 Z$ B
2 \# W; E% Y0 _: H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。2 Y6 ]9 k" Z5 G+ w
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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」)。0 G" C9 l: v4 \9 |& H4 [
8 A& @9 j: V1 z6 D! S4 H9 M未来将走向何方?
0 [7 S4 `% o5 P# Z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。 r5 p4 f" J' |! ]! D9 A) B( z" E
. M- X. M) O: Z4 s0 n8 B3 G未来,强大的模型与智能体将诞生于「去中心化环境」中。- Y; t: j4 ]: Z/ J; F" E; \
4 F8 L5 {1 F3 }) |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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9 {$ l2 K9 ~! Z; u- I: h5 X% A# U3 C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」。 D2 l5 f% e. n: B) `+ Z, T/ _
7 N5 R" T4 {' X1 c" E最后一点思考 W: Y& w d+ g0 l& R2 J
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。
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7 t' e" m4 i# S; J* ]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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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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