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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:3 q! a4 e7 \7 c* n, R- N 
 3 r# M+ H$ u3 ^( Z7 u' _· 食物与领地
 - o' P8 p, k$ ~* J& D7 Y0 `% Q: R· 配偶 / 伴侣
 # \7 N& |0 S( E/ e1 Y, S: M· 部落或社会中的地位7 [9 v' z$ K5 a5 Z' A( I: @
 · 联盟与合作机会
 4 U# Z- L' g7 J; m, I0 A
 % ^: j8 L# x" C, L, e* K. B, g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。
 4 K2 M. j& O7 D; m& c0 b3 A3 J, v$ J7 ]
 这一过程被称为「自然选择」。
 % J) E( [. s0 c& p; Z0 u7 A$ D* x% w; s2 x3 e" Z5 l
 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)。
 ; Z; }) q+ m6 U, J; _
 9 l1 j& M/ q4 Y- u* l# O1 K! L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?
 7 l8 e. u$ {' h' J/ z/ E3 X4 {" a6 g6 [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。( K! [" ]: d4 J9 G/ g5 _6 v5 o
 ) [& g7 ]# e5 F& C7 v2 t
 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。$ O2 {/ s. ^' {& V  l1 O% x, i) h
 $ g/ Q& L/ e- s! K: Q6 q
 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。, r* B1 e8 y! l& ?. Q
 3 u8 v. b! {9 D, p8 W
 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。( _* e; x1 m" l7 Q( ^2 M) v
 
 # I: M4 }6 s/ P- T5 z% u9 |; ], w" y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。. b3 i/ {$ V0 G" i* o6 P
 - a& S9 `9 h+ w$ P2 b& t7 g( m
 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」。
 $ ~  d3 e) J8 u( h% O) H$ E! @. @7 @7 _+ {- L& j9 Z. W! s' ]
 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:
 - K+ O& t' i" z7 h0 b' u& x. V1 R8 R9 l# s& a% X) [: f
 · 每一代模型都会与上一代模型展开竞争;
 . k6 Y  F# ?" `, w7 V* S8 W9 ?, K
 · 表现最强的模型变体得以留存并「繁衍」(即优化迭代);
 . _" x. g, P+ b' M: X) I) [9 E
 ( e$ c2 ~* @0 H& ^7 h· 弱势策略则被淘汰。
 ( A6 t) T9 ?4 H8 ^( M6 M# l2 _
 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。
 ' s4 s& ?/ M( d4 X% c
 " X( \! u( D0 C/ \3 \( Z$ M- d% H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。6 G1 \2 i' Q9 S4 _" M
 
 : z# h4 A7 h5 C6 a- e0 H8 ^加密领域中的达尔文式 AI
 - Y$ [4 ~1 P; H0 m$ [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。$ S  y3 c$ ^6 `0 l
 
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 「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?」: S' w6 h7 Q: o) N2 `- | 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」。: d% k' [8 m1 |
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 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。% o: `& }2 }7 |! Q, j
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 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。
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 以下是一些最具代表性的竞赛案例4 o+ p9 }& B9 r' h
 Synth(合成器竞赛)" n0 n# R, p. f4 k
 (标识:SN50,发起方:@SynthdataCo). Q" f( m. \% F2 P- F
 : N$ R' i9 l' P0 c; u4 |9 Z
 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)。
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 「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。」; I- s/ [  k; l. c6 V8 @
 
 # C2 a6 ?- M% _. i. w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。$ l  {# W  H1 J6 [" N
 
 0 p( N8 M6 t# z' ]  t9 @
 5 w, s) m9 C+ H# m! @$ _, G8 r「我们在 Polymarket 平台的交易最新进展:
 6 ?6 u# @$ N" v7 n9 l2 t1 A. T1 c3 t7 @  T; b, n5 v% H
 ・本金:3000 美元
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 ・利润:5521 美元
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 & j9 X+ R0 b+ q/ e& a・投资回报率(ROI):184%, I3 y0 ]) V) r$ f2 ]
 
 9 P2 A- l9 q3 T3 Z9 y3 S・年化收益率(APY):3951%9 W( _$ P( O- D
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 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。」% ^% ]( Q4 [, n
 
 1 E( I2 O5 }$ G& y2 w: }Sportstensor(体育预测竞赛)
 " }1 Q! y: v; q* s(标识:SN41,发起方:@sportstensor)
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 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。
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 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%。
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 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。
 ( w$ o6 G6 y% S3 X
 ) ~' \4 K! V9 q3 T! L" B7 M9 H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)。
 - w7 x7 J; G& N; b7 r0 O% c, w
 0 s( Z6 q9 _7 y2 M7 Y+ |AION(市场之战竞赛)
 ( X6 E, c6 u% q# S2 t% }+ |& v(发起方:@aion5100、@futuredotfun)
 ) k* O) m' h2 W
 : O/ \; b7 ?& o: R/ {1 [/ }, K@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。
 1 P; b( t9 {! K# s5 x1 @! \2 J! v6 @: `6 @& C1 m6 ^1 Y( V8 t/ ~
 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。9 {( C3 u( _7 w1 Z: K* ~3 b
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 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。
 : u5 k8 `# R$ Y4 }3 s# y! ]% A
 P3 z! H2 @! k8 I4 [3 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。
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 Fraction AI(多场景 AI 竞赛)- \, _7 u7 G/ m4 C5 M. d1 b9 H
 (发起方:@FractionAI_xyz)
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 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。
 ' m$ m, ~1 [1 z' G2 q. ~, \9 H" W5 K
 : p& [5 i, W( i0 D1 e  h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。
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 4 P( ]* x( f  N* Z! v, P  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。% R! Y% Z! U% ~4 w. t
 
 . }" d% ]7 B1 s) w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)
 # G) E, c' p) D. y(发起方:@AlloraNetwork)
 . a) D9 M+ E# j9 q+ n2 d1 A
 0 W: t! C1 n* a# K% IAllora 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」。- T4 O9 f5 k: ]( F! G
 
 3 r4 v2 ?( O' |) @+ x' c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 $ALLO 代币激励。
 , H5 b) J2 p  W, Y8 \2 z0 B4 a' Z
 " e  t) V/ l# b# C$ k; f* J& S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。" I, U; |7 g, V
 . v9 d8 e. L4 z+ d3 l: L
 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。/ f1 C2 D5 D/ V7 l' |
 
 , U, O; Q0 p5 |4 m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: u& b  h$ v# ~3 q6 P" M9 L
 (1)金融类竞赛(补充)( m# I* H7 u/ D4 \# p$ z
 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」。+ V; U' H: P$ H; I3 T# d
 $ @' L( a9 v" t( n3 p
 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。, c6 D" e6 ], y& S( M" L
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 (2)非金融类竞赛; A, Z6 W4 L( U4 V
 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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 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。
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 / ]  W, A7 ]" ]+ o3 P这一切意味着什么?4 a$ n! L& T8 k8 |8 M. K- B
 如今,人工智能的进步正通过「公开竞争」实现。) Q+ o/ `8 R" X
 
 " _4 W( [* i# ?/ {6 C+ S" \: z: t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。2 A' h/ @* r0 @$ n! r
 " S4 y" ?2 J( ?' 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。' E$ `  v" c8 O/ Q* ?0 y4 e
 
 - a5 f1 M6 J( d* l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」)。
 6 U; s4 s) G5 Q& }# M7 [! @  b/ b; f7 c0 [
 未来将走向何方?
 $ a4 K+ a8 U8 d( m* O9 s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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 / ?+ B! u  e% U+ U& a$ n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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 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。! J: C1 v; H6 @% P/ [, l# a
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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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 最后一点思考$ N. L# w4 y- P* L. m: ^
 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。- `5 a3 m9 Y( M% J) y* M
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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; a7 i! p0 d3 R& Y' s
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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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 ) Z4 i1 e/ h; l& x" Y! {' W" i3 m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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