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[虚拟币交流] AI的达尔文时刻:当模型开始为生存而战(转)
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1#
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:2 ~' `, m& s% ?
8 ^2 N( W. P; N0 C0 q. J, m3 x
· 食物与领地
% i1 \7 H4 D" ]% C. b4 y· 配偶 / 伴侣  B: }; J7 R; j/ O
· 部落或社会中的地位
8 K/ v( Y1 f7 H# U. ^0 k· 联盟与合作机会3 @  n. K! I3 G1 Q5 q, R! \! k& j
2 |8 M6 S* i+ Y2 z9 E8 o
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。
. k: `0 m0 n" z) {# p9 \+ L
- l: C$ ~( D  t1 b7 l, b这一过程被称为「自然选择」。
% X, j- l3 h& W( r/ E* d% l+ q* r6 L0 O  O
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)。" j, ~4 _# _+ _2 `$ q* z8 d2 P; v- L

* _' e: V0 I5 O0 y! K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?2 q" I" Y5 o2 e8 ?. {9 }1 d

) w9 ^4 Y' \/ N7 m9 [* d" j1 D: \. `+ N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。8 ~; g, [8 ~1 P
$ }1 A3 x7 Q6 ]+ x* J
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。3 z  o# V1 t4 ?, k- ~7 e
/ p$ v3 O! m+ h2 K4 R
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。0 I3 g. t6 M8 y" w# m  B6 G
/ j+ P, l4 Y6 b) b/ 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。+ [8 l  t0 k3 F) w, w/ \, H

4 g3 h1 K, I4 J8 X0 E4 @4 X( R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。" J) o0 g( r1 V7 s5 f* c. r- R
* L# b- L  ~2 g+ x! Q
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」。6 j, W+ P5 r1 T/ Z

9 ]: _' y, Y8 a2 K1 K: U3 h7 w' SAlphaGo 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:
8 k8 m2 q8 J+ l) i
6 h  V- _/ v2 f4 I1 f0 A) C· 每一代模型都会与上一代模型展开竞争;
- `- E! C0 O3 v" H7 W$ E" j0 L* b  i/ t# U5 T
· 表现最强的模型变体得以留存并「繁衍」(即优化迭代);
, e/ K" r0 Q: i; ]: i% H6 {5 R6 G9 y9 L  U, K
· 弱势策略则被淘汰。/ Z9 ?; M+ \* C( _. `8 K; B
8 h/ @: W0 F/ K! u) @( N) 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。+ n5 I- N! z  m" S! m0 u: Q
" I) v: X0 d7 @
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。* S/ g: @" |. s; z

& W  {1 S# S" ]加密领域中的达尔文式 AI
  N  r. D; _% U& E8 K/ aNof1 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。' ]" K5 p2 P$ b

( h, e( V5 a) x( S7 p$ a: ~
: Z/ ^: ?  z9 k& a6 A% A
「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?」
7 O4 l7 f+ `6 _  i
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」。
! C. Z6 v! W% o# G' X/ F$ D2 y/ Y' \% C+ k1 [- p3 C) S$ |- h
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。: |% b7 G2 o2 P/ A# |

, E: B* _& e& {+ a4 sNof1 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。
( I# q8 {+ M$ Z; v- y/ z' c2 K" L# g) l8 L# [
以下是一些最具代表性的竞赛案例
( T, }+ b5 l' X9 g& j$ ]9 y# }Synth(合成器竞赛)# T# D$ \3 b- |* t' Z1 T
(标识:SN50,发起方:@SynthdataCo)3 p2 \+ f/ m9 \1 M# A& H  ?4 b1 ?
4 V# i0 Q, V& J
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)。$ X! Q7 s0 K* \! ^
4 n- t4 b+ Z2 c1 ~6 {5 `8 e
「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。」
( X( A4 |# W2 b1 U& _9 w* @4 d# e* G, E' N8 |. C3 k
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。
0 t- U% z) W: a
4 i1 T2 Y& I# \
0 D! D! v& ?6 X2 r「我们在 Polymarket 平台的交易最新进展:6 p* M3 q, T( a1 P( C) P! m2 H; h3 B

6 [* |/ \% y( {) j・本金:3000 美元) z: M" K* G& w) K& g& R$ h
0 I, m# W5 E( p: t
・利润:5521 美元" Y. \7 m  c5 d% E
, C9 a# b6 r- u% y: Q, J! S- P* D) m
・投资回报率(ROI):184%
+ p& g0 ?2 z/ @4 P9 ^7 G+ d1 _3 k
: r4 c, G; j! q0 q! |0 y7 S" b% D・年化收益率(APY):3951%
+ a  \$ R4 w( X8 ]# \. M! g( M5 g! X" C2 R( @$ _
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。」
) W8 _  D- a  v& D+ x1 _
; W# _) v& {: T) A; ^" b4 _Sportstensor(体育预测竞赛)
) W- r2 H% [0 {( f' m' J(标识:SN41,发起方:@sportstensor)
' `0 v. }: C0 f1 ^' d9 ~! F2 Z+ i$ 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。4 l- O* L0 p' A. ^1 e

2 j. X. z7 Q: b- j/ H, B6 u% n8 v4 n# E  t1 k: 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%。
6 f' Q6 V/ k1 q& T* |/ j0 p; t3 S1 A! V, l% t0 C+ 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。# d. c) N1 d" \' C

" ?7 n+ a6 Y. d* q1 n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)。. G4 h& K4 i& [- c5 s

9 `1 L8 P$ K/ ?0 VAION(市场之战竞赛)
- L3 U" X3 P4 z$ V(发起方:@aion5100、@futuredotfun)3 k  O* |8 f2 f( R6 n- `0 d3 h1 k

6 I! h7 `+ A% W! i@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 C, C' q) s+ K4 L% I' B: F% A9 l* ?

- f5 n( l- [+ X. t  H1 ~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。$ R9 d: F2 h) O* Q
* y2 H0 ~% X/ z; y( D
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。
( f: G7 g. T: l3 V
9 D7 A6 d! v  W2 L/ h+ e7 d) 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。: m4 J4 g% k( o' m& O& E
5 ?1 \5 Z" v( O* S4 \$ b3 L: H0 o
Fraction AI(多场景 AI 竞赛)
8 a% E; }8 \8 i+ ?! n: i; z(发起方:@FractionAI_xyz)/ h9 J- |2 U. j5 H

) o5 i9 r3 S& o* Z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。
2 I% u' B% d1 a1 J$ y
: F. D( O0 D: k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。
) ^/ \5 `; {+ }8 |6 @/ p% T0 a# c5 h! g1 c% {5 g0 d! Y
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。7 G# t' P0 z; Y) X& ?; g
& c7 v# R, ~( p) M' m5 a( `' J. V
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。( G6 m* \& `) F  }, V: V: M

2 e2 q+ e% n9 ~; g7 [, l* C2 l: t" D2 P' dAllora(金融微任务竞赛)
: S: s8 P, T0 [* A5 f: X(发起方:@AlloraNetwork)
' e+ C) f2 C3 f1 \3 L) e+ b( q0 ^# _
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」。9 j5 F% w, t, W- c
) w8 `8 V: [8 s' }2 F" M
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 $ALLO 代币激励。# w! n0 y9 T& \- \
3 n# }/ l; P+ `) D
该团队拥有一系列深入的「动态 DeFi 策略」应用场景:通过应用 Allora 模型,让 DeFi 策略更具灵活性——在降低风险的同时,提升收益水平。  @$ I  l  |+ Q0 ^3 t7 @: F

, Y- J* V" h' S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。
3 M$ I! j1 U7 K
7 L: m. R8 Q0 b: R+ V/ J6 z+ J! @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。
$ N% \! l  X. C4 U
- H. v) o% M+ \* _  `$ Z- {其他值得关注的竞赛
; A$ f% t& ]" U! `* J(1)金融类竞赛(补充)# u# F3 E* c0 B! Z; W0 h
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」。; k  i4 S; q6 M

1 l1 C2 N( J( m, A* I- ENumerai(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。
& @: e$ z- t) V% h" Y' }8 j$ ?" ~: y$ H" m) D2 f# l9 @3 F
(2)非金融类竞赛! {9 `2 l. x  N* n& ~5 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」。
( X2 o/ b4 H) g8 }
$ {1 g1 l- T( P) E' T* r2 A9 O1 u/ OFlock.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。$ O. |: G/ f: C+ }: o
& i+ _$ @6 \1 H/ E
这一切意味着什么?
7 Z* e2 i. l( k* T7 E/ Y如今,人工智能的进步正通过「公开竞争」实现。9 z/ S" v- ]) F; ]. d* m& c( `) z

$ _9 ]9 b$ }6 `# P; B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。7 u9 J4 m+ m/ [/ M0 q9 o+ a" d

. S( ]8 I' F- ~& s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。
& q5 p! A7 Z6 u% L; V9 b* ]) J$ f
/ f& b, @! j: @! t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」)。
. y/ i5 x/ E/ y) @: c7 H8 y; l: U4 q3 q0 G0 K
未来将走向何方?
/ ^2 Q3 _/ A' Z. r. w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。: E7 E# z3 [" J; N2 G
$ ~8 K3 T# w9 L* h
未来,强大的模型与智能体将诞生于「去中心化环境」中。
6 l6 l$ Z$ t! n7 [
5 G: f' G2 D' W6 [/ O, \/ M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。7 u6 \* _3 z, g! {
9 F/ c; q5 y1 m& L0 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」。
- c# Z" s8 |. P- |# R) B( q/ H' v: x- Y1 p- e1 {
最后一点思考
" _. U8 S  A: b3 P; y& b- F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。
; Y6 I0 e5 p( z7 w% Q2 ~
% z/ V+ r; s% `  t0 R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。
0 r) t) |9 @$ G! b0 O5 s$ K" \1 `* A1 z! K$ S' l" m
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。$ _+ j5 {8 R2 e$ ?( T: o; g
+ [. b$ X7 m6 m! a
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」。1 g4 I9 a& s. W" C

& X  o: o  x, P: \; c) _7 t" ^& U1 R: U1 {. z, g  o+ x  c2 q

; j% \7 [& Q, q  V' ^8 W0 G2 J/ o0 o6 V5 q; ^* y6 J+ h
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模型无解模式,生存还很遥远的
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3#
足球比赛也是搞起来了,不错的坐等好结果的。
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4#
是挺好的,也是为数不多能够使用的交易平台
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5#
主题回复处广告图案-天策传媒
祝福楼主可以盈利啦,有空我要向你指点一下
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6#
还行啊,现在我也是用这个交易平台
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7#
这个也是能够看看大家推荐的交易平台了的!
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8#
足球玩的都是运气,不管心态好不好总是会能赢的。
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9#
交易平台一般肯定是会选择能够相信的啊
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10#
足球的有些玩法还是可以多看一下的。
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足球专家那也就是啥子玩意的都是懂得的
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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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这次游戏能够赢钱一天的生活费我也满足了。
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这个游戏有收获还是最好的结果了呀。
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这个交易平台我还实在不了解到的.
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足球我只玩单场的比赛,困难的都搞不了。
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这个游戏可以自己好好把握,也是很好的。
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