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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:; x5 W0 h8 B/ F
: j) t+ M1 a2 n V
· 食物与领地
9 H+ O9 V- f- H. I· 配偶 / 伴侣/ Q3 O, k1 _6 k; z; O
· 部落或社会中的地位
6 v2 C9 K) m L P* ~; I- c9 J3 q· 联盟与合作机会3 `3 |$ ~. e Q6 A) C% O6 a0 e) \
a8 L9 E# e; }* O& Q2 _* `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。/ T! t1 U& y' E% o k
4 t5 `: `: f6 E/ _0 q- g) l
这一过程被称为「自然选择」。/ |2 X. e7 I: w" z) D
5 l2 R# \, C3 A
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)。; T2 F1 L- s. b% R! ], n) u) P R' {5 L# m
9 B0 v3 H1 Y* F" T7 R. j, C
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?
3 u# G' d `4 w' r1 d; j
, v+ a0 G0 m% y& k. I& K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。0 D, N( O# `8 h5 }8 n9 b
3 {9 B; J) @4 _. @8 S
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。4 b- y0 v: l" a/ J }+ n* ?3 O9 c
6 a2 |" T; g3 m7 R3 {' f5 ?* c
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。
, W* d! U' }& i% w+ p7 U' v4 ` b* a% `$ P* f& t
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。
& ?# I* H: A% E: F$ w! I: z3 r
8 K) K& @7 E/ V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。
6 P9 u. j. k4 D" ?% g& ^/ \7 {# M) F# I0 t+ r o
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」。
$ y+ u' a" y5 E6 T2 \6 l4 h0 S7 q5 o* Q/ `; R( d
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:
% `9 Z! F7 V: u& x3 ?% t- u8 @, s; n3 K" E
· 每一代模型都会与上一代模型展开竞争;2 C6 ^8 q( S- H. T" g
. p, l) u+ U1 r0 _2 t% e8 O
· 表现最强的模型变体得以留存并「繁衍」(即优化迭代);
' z5 e# s3 s, D; w) f2 _3 t+ |, \0 A* R$ {+ o' N, q9 z& O' T; ]( t
· 弱势策略则被淘汰。0 c* U7 B5 _+ z2 O+ O- U
2 l6 S2 y) e- Z8 X2 L$ Y+ ?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。' f1 Q1 P0 V# H/ K. a
: e# A, [+ Z; 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。/ X9 G1 j% @0 T
- e5 n2 l; z1 y) k% N/ q) [; ~, a加密领域中的达尔文式 AI
2 D& i% }% l% z# m, m$ 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。& q* T1 I+ v- c# b+ ]
$ G3 q y0 f2 n4 G3 t
! @& \2 Q8 j$ {; M6 ] o「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?」 + l3 E$ P! Q: ^* l7 ^. n' V
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/ k) m; Q. V- B7 w9 r3 j/ N$ g. D% ]+ V9 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。
; k" w0 g# l- e! E* a* w+ q
# c O l, N, J' U6 C: G2 FNof1 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。
/ l6 Y) l( s8 B8 r% F& h$ x+ o4 S
以下是一些最具代表性的竞赛案例6 K# i- i" v9 M. i4 d" {0 `7 Q
Synth(合成器竞赛)7 W- }# H1 p8 _' u. f% O) t' ~
(标识:SN50,发起方:@SynthdataCo)6 _0 J; c4 w, a1 N$ u8 O% E
. K' W( X* F; f) M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)。
5 ?$ f2 r- X- H% f* l) Y2 P3 |. T' }& z3 t m+ a+ E/ B8 Q4 i2 h5 {
「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。」( N4 H: g) g1 c
. X' R2 ?; L! F; e" F: V! 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。
' S: L" ~+ m& J
; c$ z# }" }' `( `- D; ?8 k. I3 v' W4 t( J9 o5 r
「我们在 Polymarket 平台的交易最新进展:
( |! T4 Q0 a* E2 ^ M( V( [1 m" J$ k
' Y- S9 x2 e& |" v0 U o0 O7 f0 O・本金:3000 美元2 t* _& Y# h2 Z, j6 G- J) J/ x
; N; |! H! K& q" l, }! _- R% U( ?・利润:5521 美元, L& o+ X* j0 E8 Z
7 I" F3 Z5 J$ g: q P・投资回报率(ROI):184%
5 N! J, G# c U. N4 w% [, u) \3 u6 J4 f
・年化收益率(APY):3951%; d" \# F1 b5 r: i6 C+ \9 L% K) P D
! ? t. `) S8 v/ W8 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。」
b: K! T! c6 R1 A4 N
; y: d$ m8 u% s: T! k4 b9 o1 sSportstensor(体育预测竞赛)
* Y2 D, P/ ?/ m. L& g# y(标识:SN41,发起方:@sportstensor)
5 M. i8 C& }3 Z- P4 O& a7 g
`2 N& q; Y/ u' P0 b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。/ O: g$ Z7 e- C( c/ O
$ n9 ^1 \. H+ |2 |! g) S
1 I5 {5 O b# K0 X' X
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%。6 Q: f0 Z; v+ i! k
; ^' `/ S. @ V6 nSportstensor 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。
. j; N- n) ^) z9 m7 J' ?$ j6 `. S- 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)。- ?$ Y4 c, }1 G1 ]. I A3 J/ y
1 r* n" \1 p# W D* tAION(市场之战竞赛)3 o) e8 l0 M# a. E% t
(发起方:@aion5100、@futuredotfun)
5 J4 y5 I% ?1 }! F3 P
4 h. Z! i+ e8 ~+ L8 _@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。
* ^. c L' k' P2 G$ ~5 r, P; W( e+ w; l
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. F1 q, `; |. ]( {
1 u# G5 M# O6 W! s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 o }. t. s+ r
* v! p. `. @" Q; e0 ]9 M: \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。& X L1 I% y% T! ?
5 D2 ?! h P" r! \. z5 VFraction AI(多场景 AI 竞赛)
" H" S' W2 A0 S- V. V6 X(发起方:@FractionAI_xyz)
: X K% _! t6 ~) C/ `" G! K/ Q" F5 J4 R' J% ^0 \9 Y# |0 j
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。! B" I& A+ m" k" [0 C6 x9 Y
) a9 `; @8 Q9 I7 {# G- G8 _
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。+ T1 }. j$ t! `5 r- q& Z8 ]
( Y+ e! y* o' Z7 ~ X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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" p# R5 z2 @0 c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)+ n# U5 Y. @& ^$ E- C& d( X
(发起方:@AlloraNetwork)1 q. V0 @) p4 x ~0 j2 `* p
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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」。
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8 V7 D$ N' x' K# z0 i; {) |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 $ALLO 代币激励。7 q$ u3 _ D& [1 j* y9 E
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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。. p3 G7 g9 |, Q3 P
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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。5 ^2 O; K, B: g2 T2 Z
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其他值得关注的竞赛. d. w' _1 e Y$ k$ }% K6 j
(1)金融类竞赛(补充)
# \% @- u- |* o3 K2 b& s# CSN8 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」。- [- T. m, b7 D, B" V
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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。
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(2)非金融类竞赛- R. [- N! ~: t5 \
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」。3 K/ W5 r! M) ?/ Q
* p# g3 E5 _ kFlock.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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这一切意味着什么?
^2 m! e# W& O# n0 S+ E如今,人工智能的进步正通过「公开竞争」实现。6 Y+ f5 T ]( G4 ?
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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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* @, e8 h4 u2 N2 A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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, x, ^7 V, B5 v0 ?) G& \, P8 ?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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, X$ H& f+ R9 c6 u* u3 V& M5 X5 p未来将走向何方?
4 a! b7 i; ?* \2 R' f4 u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。
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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。! p6 s. x/ h9 L5 _1 p4 J( c
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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。 o' z" e# a% M( O
T5 Z, y8 }* M7 y6 r9 L) g4 B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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& v2 X. _; u W; k K最后一点思考
" D& e0 I" C0 I! f" r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。( ~2 a, V3 C |" [- E( l6 k8 _
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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。
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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。9 s3 v: s+ ~3 o- t: a6 k k
, K1 s* A' e8 K/ c u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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