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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:1 }# z" m. Z" w4 S! R9 |
- ]$ m' S+ Z4 ]2 U' j· 食物与领地5 f2 i: c# N; o3 v6 T( L7 I
· 配偶 / 伴侣. c; ^: @% l/ q4 P
· 部落或社会中的地位
3 _2 @& W, s! p5 h9 J6 b6 J· 联盟与合作机会
( y( q, T }: t' ^ Z& Y( r* i( S1 b; W" _. d& r
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。2 F' g8 h) Q' D/ D
# A3 K( l ?1 |这一过程被称为「自然选择」。
# i! j) N% t+ e) s) v
8 ^2 \( h5 ~/ n1 V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)。& M* F! `6 G! [) @* ?
1 x; s/ a8 } T$ q/ 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?
3 \9 Q# O' y* c$ `9 {, `! h! t% ]. U4 W1 U/ M$ O' z) a
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。
1 F& Y$ z# M! k. ?) J- {& x0 \, d5 _6 c9 q0 [4 a5 m
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。
! n9 w0 f6 V$ r: R' [; L2 ]6 B m. w) A3 M5 b9 d+ G( S
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。6 o; }4 Q% {6 q* n& G
( Q( Q1 z( ?/ t# ?8 \! X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。5 z) ]( u- u J" ]& b) X6 u
- f- L& H7 [/ r4 I2 q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。
( \* ^/ v/ V& T/ W" b) Q- W2 i" x# ?5 P
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」。
# K8 I1 L6 Y+ Q- {: X0 g! c/ p3 k& b
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 p" C7 Q" J. B, q8 w( i4 E
# N$ U# R& E) q& R! p6 x$ @
· 每一代模型都会与上一代模型展开竞争;0 x1 y* o% V3 x9 y1 Q
7 Z$ p: v ]4 b( e8 [* }
· 表现最强的模型变体得以留存并「繁衍」(即优化迭代);
" `& T# z h$ V! G0 f
% f: Y- w1 m) P% P2 ]' q2 c- G· 弱势策略则被淘汰。
2 T6 }9 Q- d6 x" C$ C5 R/ t' b
7 [- d: J& ]6 G5 H, ?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。
; D2 z7 n7 o% h3 A- ?- {5 {( \+ J+ x
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。7 z3 T; e4 H" E7 n
" j; L4 ~: F( M( F: \- ~
加密领域中的达尔文式 AI* n: w4 C6 r) k- U7 E
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。
' P" d2 v9 p0 P# O( n5 j+ u: e
; S# i% @6 ^9 w0 L" O, R2 j5 i( @* v, G& a$ g
「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?」
0 t- a8 }! ?% L( L& V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」。0 G2 a5 g, A+ X
% d; p$ B9 a" m! _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。 I- v/ ?+ o, U6 e, M& q
9 }9 e" X) p) _ d9 S+ C$ MNof1 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。
# n' ?0 d% J2 `+ A9 @8 M" M' L
以下是一些最具代表性的竞赛案例0 ]% u0 j" @3 `/ A
Synth(合成器竞赛)
. \# f3 h* z+ o. @; ~(标识:SN50,发起方:@SynthdataCo)
3 C) b/ t# Y( b' @% f; |; ^" G2 b7 z1 ^5 S8 Q
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)。: M& Z- i# W& G" V3 Z
; D6 f# a" l/ U# h; y「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。」
$ s2 ^: o* x, ]1 n
+ d+ P0 q: h8 I: I: _; Y0 P2 O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。
' L7 w1 V) {( b
( c7 G% e$ G* F6 g8 |: c7 Y2 }
- W) O2 J" Y2 `! ?+ ?$ q: U% L0 y4 u1 J「我们在 Polymarket 平台的交易最新进展:9 z6 e. h7 J9 L# W) h; F
2 Z* d j6 V8 o8 j* `2 {* z
・本金:3000 美元
! k" d0 D# {7 X! ]7 ]5 d
3 O" |. Y$ R. @ b・利润:5521 美元
5 g0 l1 W$ w, y2 [: v
. _- B& {9 h& ^・投资回报率(ROI):184%4 e3 R7 Z. ?( w4 F1 X3 ^! a) E
& u% `; Q3 I( \7 H( M/ _
・年化收益率(APY):3951%* S( e9 U0 C8 g6 Z2 S
7 ?, g a; y% D9 [) t7 T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。」/ e# ]/ E+ P a" e
' M: E( O/ ?; J. \4 V
Sportstensor(体育预测竞赛)
$ [" A8 ^5 l8 |3 L0 y: p(标识:SN41,发起方:@sportstensor)5 w3 _9 E) r5 t- D+ |& J
. n n$ Y% W. k( P, C, ~# w; Y8 N
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。; y( q( [) c1 M* W, @
5 K) Y! c- _8 E# d5 H" c# _* w
7 P& l% Z: O/ H$ ]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%。 w* J$ T1 b6 p+ O# V+ Z8 N4 o; o
# h. L5 D# H$ j: `1 _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。9 Y% d; ]" [$ X% ~$ k9 d) K
0 l4 _3 Y# F1 o) b# y& w
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)。, w# q/ a, s# ?. g
; J5 [3 P* t8 Y
AION(市场之战竞赛)
`- r$ |; x: G5 \+ d(发起方:@aion5100、@futuredotfun)
* ]6 `0 v4 O# t# `, Y
: e& z; S' u/ ^; I1 k0 A C@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。
* m9 n- b4 g9 m/ b+ U
" Z8 i" d( W# n5 z8 m# n& d8 L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。% o" n& M" v+ _+ W5 ]
9 `1 A$ L$ {4 P' k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。2 O/ K3 r& I) ?* z
4 K( W n. d8 }% n) P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。
; c5 V/ n+ Z3 Y' e$ @) t% m) `! v2 P; ]8 @# [
Fraction AI(多场景 AI 竞赛)' k2 v M$ G6 j, T+ {
(发起方:@FractionAI_xyz)
; N- E$ S; o: M. \. B2 p% V7 l& b" d6 V' H# x2 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。
. s/ \ E+ H3 y8 q+ S0 `
5 b2 t3 F' v- R0 }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。9 e' |# u2 {! A% t
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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。1 S6 Z9 e1 S: I$ x0 i# K
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Allora(金融微任务竞赛), J# V8 v7 {4 R% p8 f
(发起方:@AlloraNetwork)5 |9 Y% {# a& Z8 Y
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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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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。) E2 p$ G, r$ r7 k9 x6 q' 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。9 I( E) u+ v( ]' |4 q
" {4 }& d, m' J$ k5 t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。( n& u& a. [: H, y0 L
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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。& L8 M; |& z; C& S% a+ B$ y; ?
) F; k4 v. L. }' w! J& ~. V7 j1 p& w其他值得关注的竞赛- y* J8 ]7 ~3 @
(1)金融类竞赛(补充)
" \: [! c; z5 ^# I# q/ O3 iSN8 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。
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(2)非金融类竞赛/ n6 w: [* S- u, }5 a
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」。0 e5 g: u) A0 A% s& _5 s2 a
- J9 X: r+ f2 UFlock.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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- ?& c3 F4 T1 F$ U- Y( Y5 W; l这一切意味着什么?5 U) ~% M) X$ O+ U! \) `5 w
如今,人工智能的进步正通过「公开竞争」实现。
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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。- ~/ T% k3 I" d9 n9 [3 s2 T1 R
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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。( m+ y/ h1 k" `" K/ ^
) L0 O+ q" H4 a9 F8 Q% d; C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?! o) U+ T, C$ @! v1 B) N/ 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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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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2 V$ D6 X: b: i7 C) k; |9 x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。2 v% B4 |, h/ i) _9 v4 D& I% e- y
1 B+ u- K+ E5 ^3 f) y3 i. n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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* W. L% q3 {- V) M最后一点思考
1 S3 p3 Y1 t5 Z. r3 O0 b3 [5 a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。
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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$ m9 E0 @) ~' j/ Z) D: A7 u
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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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[4 e i: V {1 i' J" t8 l% R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」。/ g$ a" R5 m6 N0 Q' a
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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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