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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:+ u, i- L1 I! @
& l( V) t# y& i( D# A3 I* D
· 食物与领地; r I( R- P6 T& c1 Y$ h- K
· 配偶 / 伴侣2 W: @: Z% i1 _- c5 a* v% k9 W
· 部落或社会中的地位2 V/ `% [! t- A( d
· 联盟与合作机会7 P! @$ D3 D6 M; B5 B" q) C
$ Z, u$ o- f) |
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。8 t8 P+ O1 M7 P0 I" m$ z7 z3 f
' f. k" n" W! N3 Y
这一过程被称为「自然选择」。
9 Q) P4 _( A9 D5 l. T0 M
7 O) B, v0 T" b" ?4 ]7 M, Q7 J& p7 b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 p! T( F" r+ `+ S7 p( k: U7 i) `0 l# z# r" H4 e
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?
& G8 D8 V: Q/ S8 C3 Y( N) n# \& O1 `, ?$ C" i% F7 m/ Q5 d* k* k" E8 f
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 a8 k0 U" s4 S" t$ f* K+ [
) y' W0 T( U8 Z7 D9 {* W! Z
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。
5 O# b j% Q! X$ C' O+ C
+ T. I: U6 j y# m# D% i* a7 S2023 至 2025 年间,随着 ChatGPT 的问世,人工智能领域迎来了爆发式增长。7 L. l1 _& ?" t/ `/ A# r
3 s$ G i! G; h8 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。, A7 h9 Z! E$ Z1 T& _5 h D5 s G% m
2 a |- m9 Q9 X- H& l {9 U; 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。5 y; D" T+ \& _0 f5 Q) b2 X7 I
; x. c- a% L8 i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」。
' `2 }5 C0 e4 ^3 h1 G* Y. v, }- x0 N" F. 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:+ \% x% a( `) q8 [$ ]/ Y' E: _
" v. l& I1 M2 t. t! g# {$ P3 h6 d· 每一代模型都会与上一代模型展开竞争;* W: `. s# ?+ ]- C. c. i
) s! s" z o0 s* q· 表现最强的模型变体得以留存并「繁衍」(即优化迭代);
3 |. Z' M$ a% }& m5 i% w- _. k( x- q7 ~
· 弱势策略则被淘汰。1 \& h- m! a4 K$ a( }
& e/ b: _/ w+ ?/ W* c. O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。
, [8 @) n. d* _# v9 T
/ N- |, b; o' z* Y4 u" {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。
1 \1 q9 k6 h# N U/ b \7 P
& f1 A- c0 J/ \* c" m加密领域中的达尔文式 AI6 N% y2 k& ? [
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。
$ T, K1 j2 ?4 i1 x- f# F5 Q0 {$ g) L n; J6 u0 @" B& i
- E% R, ] U6 y: }: i' K「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?」
2 H, w3 Z4 I7 @6 C! { C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」。
& q8 p u6 Z# b/ ?# O3 s1 C- S( O! R; K6 N, @, q# x
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。: p! d P @) y0 U, q9 M
% H5 S/ @4 t8 C/ D
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。
& j, D* _' `# \$ J' J4 Q, B
7 t% [ e- K# T以下是一些最具代表性的竞赛案例
' ?6 ]/ Q$ K; n: }1 `Synth(合成器竞赛)
' @. X5 Q, g2 d/ Y+ |" J: K/ M(标识:SN50,发起方:@SynthdataCo), t; Y' T) g& g% @& ~
! b7 ]4 c8 Y$ C7 X
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)。 \6 c& ^1 \- r" f0 j3 y
) }- i- A9 g+ g) k
「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。」' R; `. [6 h; U, z* {
" y3 f6 z8 _5 P" x) U+ L
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。
8 k+ d0 T' _" h% B, x4 R' ^6 V2 b- k1 P& k0 J3 [- S7 p+ l" E* d/ k
6 ?4 b! i. S) Y5 \& y( g
「我们在 Polymarket 平台的交易最新进展:
- E( Y) Z0 f" H: c8 i5 c8 g6 n2 P, n' W
8 X; L# d: O6 w0 w3 G- |) Z' f・本金:3000 美元
- u. c5 w! K0 e b0 h) X, C) N+ L0 e+ o6 F5 f5 O
・利润:5521 美元5 a9 n+ s, E' C% f* e6 S
' |5 E1 V: s$ H5 V7 e・投资回报率(ROI):184%
9 d: I( Q7 D) h% x- }! [2 H5 }* ^: s+ l
・年化收益率(APY):3951%
/ ^: z/ J7 T* M7 }1 g$ j D6 l4 o) m
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。」
% g# f4 t$ V w: i8 z T+ y& X3 Q1 O, \3 z5 x8 ]5 R
Sportstensor(体育预测竞赛)( Z# `* m% i& c! u" b- p% {
(标识:SN41,发起方:@sportstensor)- D: h' G* Q7 i7 [; m
, }: |, j* H" g% f) N" E$ M7 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。' M3 C- ?$ I3 a! q
6 a( d( n$ Q3 |/ x5 u: Z3 a# f7 u8 {# J1 J. t2 Y
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%。
; `0 A- N1 d9 S: ~7 I& u! n& `$ N+ p; F7 u) ^
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。1 X' s, ^& b+ \$ y" w- `
1 M( g9 `6 A. ~* N: ?/ s7 G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)。
7 E- J3 _. D, |* P) G, f0 ~9 X& |7 A& i' [
AION(市场之战竞赛)
) C9 ~3 o. R! b5 V# n(发起方:@aion5100、@futuredotfun)6 J7 X' z( O9 W% X& `$ G* z
% H1 E" O- W/ q% k u( O, I. U@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。7 q3 ]: A2 g( S' k# q7 V
1 z! T; c7 q. O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。- ^" `/ J9 v3 ~9 O
# w. y7 W, u- M
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。
/ N" y: }( c$ r" s0 T7 W) l
8 g( Y5 d6 T6 j5 X; Z( ~ f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。: @: Y1 r, V/ g% V& W
$ ~4 W( f& ]: F2 |3 y8 M
Fraction AI(多场景 AI 竞赛)
, }, c& Z: | Y# E1 P(发起方:@FractionAI_xyz)2 W: q$ x! B' T/ h
$ A5 ^/ U$ p6 y5 B" 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。. T3 a' l" J. a
9 D4 h9 \; I. }( M
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。. B# n2 R' ?: t; i- M/ z
) c/ @5 o' P9 e; T. F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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1 Y! ? ?; ]2 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。
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. Z1 \# y9 ?: X0 [6 I8 CAllora(金融微任务竞赛). Z7 `1 z5 T. G) Y5 `
(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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; O; N2 _$ g# I( ?: A1 k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 $ALLO 代币激励。! e- E, ]/ H" K- E, c' J. K7 H
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该团队拥有一系列深入的「动态 DeFi 策略」应用场景:通过应用 Allora 模型,让 DeFi 策略更具灵活性——在降低风险的同时,提升收益水平。
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例如「ETH/LST 循环策略」:会预留一部分资金用于捕捉「做空机会」——若预测模型显示价格波动将超过特定阈值,策略会自动将 LST(流动性质押代币)兑换为 USDC,并建立空头头寸,以期从预测的价格波动中获利。0 b" Z9 [; `' d A& V/ `) q, d
5 [8 R/ E0 u! _) r' d# i1 |1 {" U关于 Allora 的一个有趣细节,Allora 将采用「实际收入补贴代币发放」的模式:例如,原本需发放 10 万美元 ALLO 代币 + 5 万美元客户收入」的组合形式,以此减少矿工可能带来的代币抛售压力。- A2 y+ ]' d+ e7 I! L
# }" e; A$ n8 D3 S2 g其他值得关注的竞赛0 V. F- r. ]8 w3 ^# U: G( ?
(1)金融类竞赛(补充)4 Q: D: S+ ?2 X
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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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。3 ]- W2 l" T% ?5 S6 w0 r
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(2)非金融类竞赛
: Z/ ?6 G; @! ?( R! ]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」。* \6 r$ {& \- i- @1 P% m
7 q# R6 Z; o* D. D4 R4 N& {4 {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。( c9 ?7 [% J' z6 }# r' R' q
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这一切意味着什么?
! a0 G4 c! F) }# R! f5 H如今,人工智能的进步正通过「公开竞争」实现。! Q$ t$ N4 s2 B) r- H
9 @; w1 {& p$ w M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/ s8 Z' {- G+ @/ C, \2 o
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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。7 D/ U5 v9 e9 O0 C3 `& g
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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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- H% L0 c( j1 z未来将走向何方?
% @- s. H1 a2 ? |9 n4 ~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。
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$ i3 M& h( U% u! g4 N2 N5 [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* F% p8 A, \- G1 B4 e" ]( g, F
2 c$ U4 K* J! Z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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& w8 ^. z5 \1 O最后一点思考
5 c$ g5 T! R g% O2 G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。 s% m+ `3 }3 b0 O, k+ X( ?7 [/ f6 T5 {
6 J4 X h" C0 ^0 |- `3 f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。# Q2 f& x+ W1 h2 Z$ b
7 H; B! A. R) |0 e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。+ C7 a l. N; a. l/ v
0 t2 R' G% _& @$ y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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