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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:
* Z( L- M' C$ S* V5 j
@! g- p7 @# \5 T. }) Z W· 食物与领地
: W8 v! [/ B ]1 @9 r& d· 配偶 / 伴侣 k" b$ z" p9 X) e* G
· 部落或社会中的地位 C: A! \* n0 g- }+ e9 o+ g/ \
· 联盟与合作机会
6 [9 x: `0 _2 Y4 l) `. E9 D8 Q* @/ w: u1 \+ o7 O) e( n8 T) i
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。
( W/ t. K7 j9 t6 t) h5 c7 Z8 x; W9 Q! T& | B
这一过程被称为「自然选择」。& p, H, }# I" D3 P4 v% t+ `# p# |+ m6 t
" x& i- X! _% f2 Q2 U
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)。; y, T- P" C( R& i+ h0 }
5 [$ }6 G8 Z# ^ I7 [& w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?; a* y- ~/ t5 s& C2 I
8 z% v" g! j# F2 Y x
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 @# O( o. h: m; l- y6 g8 o) t
3 m! X. y& @1 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。" w( @( \" R2 Y1 y; I( q
' N# P, e! K, \" g9 ?/ a1 z2023 至 2025 年间,随着 ChatGPT 的问世,人工智能领域迎来了爆发式增长。 H2 h- U) C# r. N" u1 e
}# |+ P. }) b/ z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- l3 b) }8 L+ i) J, @. e4 h/ i/ ?7 `# N. J
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。
2 X4 W/ _1 Z D P% {+ Y5 B, Q' u0 D" u- [$ d. H
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」。3 |: z2 y: ?4 s8 o" j1 t- z
2 R, W% w; }& @# P+ J9 JAlphaGo 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:+ E! N, \' y4 A7 A- ]4 ]
8 p) }# C" {: Z2 \4 V
· 每一代模型都会与上一代模型展开竞争;
7 s$ U, I5 P/ |7 K8 r/ w9 i ~
· 表现最强的模型变体得以留存并「繁衍」(即优化迭代);
* E i6 N1 ], @' ~6 ]8 A1 g, N4 s4 q7 @0 B' m( S$ N
· 弱势策略则被淘汰。4 V2 v) q! u3 K7 b; h) ^
( @6 e" W2 z" j# m- 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。$ f/ e4 H# Z6 z4 E: v3 [
4 `( o% i" z, Z2 d6 b8 r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。
$ O5 l0 s" [# @# E& |" b, u3 V1 `6 F& N. |% E9 @9 m- M& j
加密领域中的达尔文式 AI) `( y# G% j J3 Y: g' 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。, f; r( Z+ ~. R8 J5 j
$ L2 k) q" O; n$ o1 J+ Y, @
5 ~% `# Q: D. f8 h$ o, 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?」
, ~( v! [6 Y5 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」。
8 h0 c a. @/ \ K% U
% r$ M- Q- X4 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。
# M2 {4 N; [. p: i
9 f/ R6 U* _( P3 v1 _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。
5 N9 B. K" ]" _& m3 I5 ~! z
4 W& m9 ~; x& S! c; i, a以下是一些最具代表性的竞赛案例
9 z! p/ v! [3 D& xSynth(合成器竞赛)
% l/ T D( e( @(标识:SN50,发起方:@SynthdataCo)' k6 k5 \+ t; n2 C. M8 q
; A* t6 P, k& J2 K" Z, N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)。
# W8 v( c; l; c @: G3 Q
{* e2 T& M" _+ [- t6 H! \/ W/ l「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。」& j3 q; \4 O+ K- W: Y1 T# E
! @% k" U3 Q2 l, K+ B3 Y) Z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。
: o& A# {5 w$ q u! p4 S/ @$ E5 J1 V$ _: F- o0 T' S1 I
; K( n/ {, `* i% ^1 B6 T: j「我们在 Polymarket 平台的交易最新进展:9 p7 M6 P! m; Y& Z) r9 R" n
( N4 ~5 O$ [$ v( B2 Z b7 R( G
・本金:3000 美元
4 y3 H8 b7 D4 f5 Y; M' I& n
# l, R/ {0 M) Z・利润:5521 美元/ w" C7 w u2 y9 h
3 b9 S2 e, G7 U0 B3 o
・投资回报率(ROI):184%% `' y9 s# C5 ^
9 V" m9 E) I) B( M・年化收益率(APY):3951%$ w8 j! I0 _6 k2 {( R4 {2 P4 v( @- M
" ?) e. T2 ^9 R( C' F9 I
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。」- }" v% f: q7 U4 s5 f
# F, T6 M; g- ?- m, M) ISportstensor(体育预测竞赛)4 s. g$ s. @, p* T$ h
(标识:SN41,发起方:@sportstensor) Z4 x5 x& I4 N& n. K
" \$ U5 ]3 z, ^
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。
. C; t9 R* o. o. C. x' w9 {
: _8 s9 }) ?& f' P; M( b, t6 k" e
) D5 q6 h6 x& O0 |) ^3 H V# z9 D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%。 L6 G$ b2 K# V2 z
% u% ~5 @, \5 z6 S& cSportstensor 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。( k( t8 z) k6 E& N! X* y, J0 U9 i
8 L2 l1 \8 B' H9 u+ g0 b: s2 k
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)。
% `8 I. k, l/ q& t: W: @2 `; x3 Z3 F! _2 a- q7 U; e
AION(市场之战竞赛)
; w# i8 K7 e7 \6 H9 }" R( ](发起方:@aion5100、@futuredotfun)3 e: A* Z0 j# y* v/ V0 r8 W
7 I: w' N- R9 {8 A
@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。
; G! Y3 s5 }- I0 P( ?( a# H6 |
5 ]& f/ M3 H; A8 X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。( M F5 c8 K: A0 o' S" X* {* Y \0 q
. ]: R7 \8 f" k! k. S, l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。# t1 H9 N" w1 O$ t- o& M1 |
/ p0 f$ U& b4 f* E
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。
* M l# y; v6 F8 M
# \0 t w% z/ t2 v: N7 j |Fraction AI(多场景 AI 竞赛)5 R! z# j5 h8 @% ^# N8 G
(发起方:@FractionAI_xyz)+ n3 O% p* C4 E- p4 L* a
& _& l+ D! @6 g) } y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。. x7 R3 h m! Y: K. F$ h
9 t( S3 d; K0 ]
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。" s" \2 ?. N7 L' I* @; a& G2 z+ Z
: I" B9 w9 g: e/ g0 V# d) r" d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。$ l9 q" `! G2 ^5 C: l
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Allora(金融微任务竞赛)) T4 c9 \/ O/ k g( B K
(发起方:@AlloraNetwork)
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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 y- ^4 c5 {2 o- 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 $ALLO 代币激励。
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0 p' W: J3 L7 h. Y! K9 E该团队拥有一系列深入的「动态 DeFi 策略」应用场景:通过应用 Allora 模型,让 DeFi 策略更具灵活性——在降低风险的同时,提升收益水平。
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例如「ETH/LST 循环策略」:会预留一部分资金用于捕捉「做空机会」——若预测模型显示价格波动将超过特定阈值,策略会自动将 LST(流动性质押代币)兑换为 USDC,并建立空头头寸,以期从预测的价格波动中获利。* y0 O9 X3 B8 I8 E# ~8 N) }: { T
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关于 Allora 的一个有趣细节,Allora 将采用「实际收入补贴代币发放」的模式:例如,原本需发放 10 万美元 ALLO 代币 + 5 万美元客户收入」的组合形式,以此减少矿工可能带来的代币抛售压力。
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其他值得关注的竞赛
! n6 j! X/ |7 F/ [) O(1)金融类竞赛(补充)
4 x; C( T/ D( G7 lSN8 PTN(发起方:@taoshiio):该竞赛旨在从全球人工智能模型及量化分析师中「众包」高质量交易信号,以超越传统对冲基金的业绩表现;其核心目标是「经风险调整后的盈利能力」,而非单纯的「原始收益」。3 w; X3 V! r l* n
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Numerai(AI 对冲基金)(发起方:@numerai):这是一家由人工智能驱动的对冲基金,近期从摩根大通获得了 5 亿美元资金支持(即摩根大通将最多 5 亿美元资金配置到 Numerai 的交易策略中)。该基金的策略核心是「机器学习模型竞赛」,强调「长期原创性」与「经风险调整后的准确率」。参与竞赛需质押 NMR 代币奖励。截至目前,平台已向参与者发放了超过 4000 万美元的 NMR 代币奖励。 t* r3 G4 Q6 m; ~4 c/ O
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(2)非金融类竞赛# B0 ^5 ~' G& Q& ^8 M* {
Ridges AI(去中心化编程竞赛)(标识:SN62,发起方:@ridges_ai):这是一个去中心化「软件工程智能体」交易平台,目标是让 AI 智能体在「代码生成、漏洞修复、完整项目编排」等任务中完全取代人类程序员。AI 智能体需在「真实世界编程挑战」中竞争,能提供优质解决方案的智能体每月可获得 2 万 - 5 万美元的「阿尔法子网奖励」。- z% n2 h% }/ i
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Flock.io 竞赛(发起方:@flock_io):竞赛分为两部分——一是「生成最佳基础 AI 模型」,二是「通过联邦学习协作微调特定领域模型」。表现优异的训练者(即「矿工」)每年通过训练 AI 模型可获得 50 万 - 100 万美元以上的收益。「联邦学习」的优势在于:机构可在保留本地数据隐私的同时,充分利用人工智能的能力。( {% D# T+ |1 ^, v( |! J5 I# l
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这一切意味着什么?
, J' m4 M% t$ L7 O! l& n如今,人工智能的进步正通过「公开竞争」实现。3 r: d5 d& ~7 H' W$ s( @. }# r
) ?1 b/ h8 ]+ r# m3 E- J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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6 T: U K S0 R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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6 @5 `0 H O% Q# U7 ?3 M0 g8 A3 v+ e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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未来将走向何方?7 e' V( s! ^* Z! u( o) K/ N
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。% N1 F( o% g6 _. k
( Z5 y9 \( W. V7 \% o; ^ x$ z# {6 @! d8 W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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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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D* H$ k0 I, @2 ~最后一点思考7 ~% d9 W7 k" H6 v& S) ]
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。# B7 H! X& ^! V+ S& ]' W
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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。. K( H( ^7 {. Q5 F+ r* f
: n c) R8 Z1 W5 c, T- O0 P3 ^' a8 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。) p. h/ O# _& e" Y8 J1 D4 _
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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」。/ f! Q' x2 R& q1 _+ Q4 _- [9 D
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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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