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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 `+ c& c1 m- o, S: H5 _) S
4 W. j: h) \3 _2 o· 食物与领地2 s- y5 Z" b$ V$ J' G
· 配偶 / 伴侣# U( F( \1 ~: Y) q
· 部落或社会中的地位
, j, p( _5 K" x· 联盟与合作机会
) E3 x! C# I- q% g6 J5 t8 H1 D8 h k' ?+ [, q3 W+ H( h
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。
5 d+ a x* t9 t
4 w* f& k# h% U& d1 I8 n( i这一过程被称为「自然选择」。
4 B- G) t+ S7 k. ~& \1 E, D
* y9 V; J7 N* @3 f" N. B" i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)。
5 g1 C' x8 Q1 M' k, f/ j
. K, e9 S8 X# I- A( {' P; }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?
$ c8 X# ~$ j8 }% b5 `2 k
; l: Z' G% u5 x: {" E( e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。6 R8 \ L) n" d. r$ E, Q- h
/ j9 @3 |+ C( W5 T- _0 w' J1 h7 ~
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。
& E4 x. F- V4 D, b0 K
. i7 Z r; D `0 m8 ]9 H2023 至 2025 年间,随着 ChatGPT 的问世,人工智能领域迎来了爆发式增长。5 p0 x5 y9 w' G- m: f6 B/ o: J
2 y k; W. y9 R) y; O) r
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。
$ P1 R9 ]! M* d& D3 K3 v& \: B' Z0 J4 A9 C: L
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。
3 a9 B% ^. i) G9 E; |- y+ C1 ], E; w/ A& S+ ]$ `3 X5 j. {2 a
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」。
/ {: s. |# A2 H7 c+ y+ Z& b3 h u% Z+ J; M5 }% `
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:0 t' Y' n! }) d
3 r* \( Z. `$ t4 X
· 每一代模型都会与上一代模型展开竞争;
# U" j& D3 p! D1 V6 _5 e% Z, r f. H. r* J: m$ d" q3 [; Q
· 表现最强的模型变体得以留存并「繁衍」(即优化迭代);
1 {7 W2 \* L1 D7 s8 c( ~7 W6 B7 A4 \& N
· 弱势策略则被淘汰。
- Y% f3 J3 Q/ D; A. d* j7 f) L. ~* ]& w( _- }
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。
- j' t; }' M" C% s# N
- Y0 p3 [# u3 V' Y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。( h& r# {% x" k8 ~. j* |, J( U
( e2 u n8 D9 |加密领域中的达尔文式 AI
/ w. ?2 _& F# I9 D, i" U3 ?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。9 C; [& E; H# y! E- E+ u
2 a# V. |! D6 E/ G
3 z' y( I' x' l- Z2 _" 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?」
' l# {3 B" ]$ G7 |5 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」。
# S3 Z) ?3 n0 B: j# O" y3 M+ a* ?# W; [; t3 A
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。
* w2 N' G5 V( M$ Q: W' c9 ^( }0 c5 A( k
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。. h6 y- o' T. e3 J3 D
% }% c: S, P. b9 G5 i
以下是一些最具代表性的竞赛案例
$ Z& t( h4 u* S; d6 i2 L4 ASynth(合成器竞赛)6 P' x& L- f) R. Z/ i
(标识:SN50,发起方:@SynthdataCo)+ H% F- S* ^8 b2 h; E0 d. H3 K
' x( \2 W6 W$ R7 @: z3 F3 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)。
2 X- j" ?$ J% Q: `" `' n7 B: G1 g% h
「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。」
% C3 m9 i* y: V5 [3 ?) u. ] Y& e$ ]" K. R7 f) F$ C
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。
; I! Z& a" Z% s( J9 m' I/ ^& f
6 `( b, [$ C( I6 Q: r! C7 p* ?" p } S! U; u
「我们在 Polymarket 平台的交易最新进展:$ I( ?. r3 T( ?
% S) z+ b) V5 }; S+ A' [7 O) y- D
・本金:3000 美元
9 j: K5 q4 R' E/ O9 O/ e& S( V) t7 c' l A/ B
・利润:5521 美元) f2 A( V/ f {7 |, n
$ q) V+ [# X p; I
・投资回报率(ROI):184%, A) i# g4 w5 O- Q
$ I9 O3 J, ]! m' o・年化收益率(APY):3951%! `1 y# @( [- [5 O% l* B) W- t6 [
3 L2 c: @8 p- K4 D2 ] U! v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。」
# D- ]: H# D: M# R& m' C3 a
* I) \: x$ I& ?# b: E% D: A+ }Sportstensor(体育预测竞赛)9 J" x% x, T0 D, ?. H+ J4 Z
(标识:SN41,发起方:@sportstensor)% l; z) O8 a o0 k
! o# t- O" e# B# Y
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。) G& L4 w- q" `2 F) \
9 k! @: ]9 x$ [# w
8 M4 T; l$ s3 P; ]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%。! b- y f2 A7 N1 v" w& s; F
; \. j- m( a0 M' J5 n& m
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。; F$ E3 l. D1 _4 A
' x' h) H! T7 t% g' w6 l& t
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)。
. R/ x" @. b/ j
1 v: c7 \$ i" x8 h# M' K# CAION(市场之战竞赛)
+ ~+ d, }% a B4 C$ ^4 B; V: E(发起方:@aion5100、@futuredotfun)
5 F" z" u9 i. K3 H# D# T0 \0 E9 _
' _3 e* m7 ~7 }2 l& L@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。4 A4 N' j! S# ~& C
) P% M9 f$ w, Q; Y0 a: `/ a* L U
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。& u4 b, y+ ?0 j/ ?/ y: D$ H
! z" [/ G' Q/ D7 N8 p& n0 {4 I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。& l p3 ], Z/ S/ L* D
U8 w5 p1 \# a# c0 J9 g$ q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。* s4 y9 V( m& }% i
, P- `# u( F4 I. ^Fraction AI(多场景 AI 竞赛)
! o; ]7 s& G, \. L9 n. q(发起方:@FractionAI_xyz)
A/ k6 s# ]5 ~+ A. |' o( ^$ B8 I9 L' H4 k
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。0 p( k k, N7 i& ?) d, C
0 b0 {/ k0 e+ h* a" x. O" n
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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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。, v. J$ a0 b# Q! F ?
6 s( X0 H$ |8 Q% k# p* J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)
% B( F3 e! ?8 E" o3 @- \(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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- u6 H" j5 l2 C0 s( B) z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 $ALLO 代币激励。; V3 c c7 a4 g5 j- ~& B
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该团队拥有一系列深入的「动态 DeFi 策略」应用场景:通过应用 Allora 模型,让 DeFi 策略更具灵活性——在降低风险的同时,提升收益水平。3 Y! c8 n, B4 w+ n
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例如「ETH/LST 循环策略」:会预留一部分资金用于捕捉「做空机会」——若预测模型显示价格波动将超过特定阈值,策略会自动将 LST(流动性质押代币)兑换为 USDC,并建立空头头寸,以期从预测的价格波动中获利。
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0 H; E X" \# t6 M, g关于 Allora 的一个有趣细节,Allora 将采用「实际收入补贴代币发放」的模式:例如,原本需发放 10 万美元 ALLO 代币 + 5 万美元客户收入」的组合形式,以此减少矿工可能带来的代币抛售压力。$ H1 G5 B& T, s. b$ q( `2 K
3 r. }7 I- K; r8 y其他值得关注的竞赛
) n7 P- F+ f) s) O2 _; S( p% A(1)金融类竞赛(补充)4 w7 \+ o Z& C3 M9 y& P
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」。 x& X6 {7 b9 Z% e' a4 D) ?
2 ~0 V/ B1 h& @& p) yNumerai(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, l' J% ?8 E: J
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。$ a# W- D! d; ]: O' G0 {
% v" c& ]2 F8 n这一切意味着什么?
6 `0 k/ ] z* N3 t1 [0 [如今,人工智能的进步正通过「公开竞争」实现。3 R- ]; R& S4 i
6 ]5 r1 O" e6 g. n. i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 J, t6 m- O* f6 F
! W: [7 R# b$ 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。& `; h/ T9 t4 F/ x
) H+ ^ Z6 _9 s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」)。" s4 O! e3 x9 t7 I1 j% h9 [
4 r/ J2 u9 a: G* p+ \8 i9 y6 ^未来将走向何方?
& a. r3 {6 @, R& {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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7 p* p" _6 `. V未来,强大的模型与智能体将诞生于「去中心化环境」中。" ]2 _) C( Y% l, r# A" N
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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。
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# I' Y; |7 b% k3 _3 o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」。3 a; g" |& v# i. S& f, z4 j% r
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最后一点思考: ^! }+ i/ V* B3 `' S% o. |6 Y C
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。, \6 \3 f8 e5 Z3 M7 R7 B8 l
5 V0 i. X( {/ Z! E" q, E* D, F, p, [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。+ O) s! p/ s" p* ^1 `, n& ?
$ Y! y/ k5 x+ G$ ^ A) h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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" G: h1 j: ~% x( S9 ]: t# a7 J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」。 o# }* A$ ~( m0 G4 h3 H" F
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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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