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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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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:) R, J) B2 `% |) u/ b0 G2 d! Q+ u+ q

# a3 o+ F* \. w7 A· 食物与领地
5 \+ W/ I- y2 j: E3 H· 配偶 / 伴侣
$ X- `& S0 E) Q& j. g1 o· 部落或社会中的地位
; ]& W2 A* n+ m" W1 C· 联盟与合作机会; B3 B9 D7 M; f2 D" o

4 ^3 I! s9 H8 {8 K4 M  Y6 z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。9 ~; ?0 {' J; q
: O7 i, s' O' L; R4 ~: I+ i: l
这一过程被称为「自然选择」。
9 ?9 S; I, s6 g! a/ q( ^, b; b, T, T" h, 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)。
; |: }, o8 I% s- t3 v! O
. U, W' G1 U2 r" D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?+ ~5 }+ i. r% _+ ^8 c

3 x+ i9 i8 \' B% b& l  q1 Y1 ?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。. q" h/ h0 m- S+ T* R; C, m" b  l% t
3 e, _) _5 D8 i! S. L: x
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。
: [( C/ R% M' [# M7 Z8 _& y9 }) ~# ]: A- _" l; Z2 Z( |
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 h4 h5 w: {! i

0 T/ ~/ ~4 G# z" Y% X# \8 k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。
! \* x+ T' X* x4 s4 m9 b- E( s' ~$ ]; S* Q, X( O' h
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。7 Z1 `2 V2 R( `0 m8 E

; U0 b  Z9 u: P' D4 l# i2 _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」。
( J. N4 H# b( ]: D) t1 V" o7 L4 `8 u: l
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:# y" d7 ~& c, b! p& V
: G5 B+ J7 k' X; R) j
· 每一代模型都会与上一代模型展开竞争;" t8 `7 p" L+ c  x8 H0 B3 ~4 f
) k) ^1 y: K+ @( X( k, e
· 表现最强的模型变体得以留存并「繁衍」(即优化迭代);" Q' L4 n  J, g( C9 l( _) h
- O: ~) f3 L; B
· 弱势策略则被淘汰。
" c/ d, o* @9 Z  {8 }6 }% A
& X3 p1 p; A% [% L. s% n; T! j9 B" L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。
3 i; T5 Y0 Y( a( D( B' \  x( }2 @+ q
% B% ]) F, ?% q% Q1 j3 w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。/ _& }9 l# y+ }8 b2 H% t

. w( z1 G4 s6 ?6 F  u加密领域中的达尔文式 AI; ~5 t8 U$ J7 p* h! L
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。
2 m; x3 C! J6 V+ O6 _' M2 \' N( W  X2 X1 Z' M8 J7 E  M5 ^

9 ^2 b: d/ Y; C# R1 w- c; i! _
「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?」

3 Y! x" i. i, ~( Q* 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」。
1 }6 Q' C2 F9 l! a/ ^5 b
' m# C: @4 f& `4 H) f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。7 }! }1 m, f, h6 N- ?9 C

# m2 D" h6 w# b/ z. ENof1 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; `/ d) D. w, u( R6 r8 c2 y: f

. h) j* Y! {4 R以下是一些最具代表性的竞赛案例
. p1 c, `; c- r% e! mSynth(合成器竞赛)
, @& z9 c; I* ^. r& Y1 h(标识:SN50,发起方:@SynthdataCo)
5 u/ s/ I: ?, K* r: ?8 v4 A# D$ P% L- g" A- X1 G9 C( 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)。
- u. [! F1 h% _) ~# a
, S) h7 u( Z* V9 z「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。」& E- L% s/ v2 N
( N% I4 a, \; P: ?
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。$ m( X) S" n6 Z+ }4 P: _) b
2 G3 \& Y( b* B' L# d

. ?8 T  [9 i' u8 i5 W* y( B: y「我们在 Polymarket 平台的交易最新进展:
  n3 \( Q2 l3 s' Z9 }6 W
3 i  J) D* ^. P' U# v・本金:3000 美元6 p  S$ u) `$ F+ L0 R/ ]8 e

9 ~% I4 N& D& |+ r& }9 ]- Z・利润:5521 美元  I: K8 ~9 K8 U! a, P# M
9 j, }4 c" `5 f8 ?0 r& l' E
・投资回报率(ROI):184%
- E. P$ U: S, N/ {. X2 O6 {6 b. M( h' ~) V+ B
・年化收益率(APY):3951%
3 `7 @- O1 j6 @! D$ T4 H# w8 y, _: h! v, t  z4 N9 F
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。」  b* w) G  h! O* Z* D

% U+ H  }& C/ OSportstensor(体育预测竞赛)
8 e" ~  D7 o" D; d* a, o5 d( L(标识:SN41,发起方:@sportstensor)
  I) u. Q, ^+ l7 ?/ U) T8 ^6 `8 k9 q( i
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。. s! Z$ f9 C. p. L8 R7 i0 s% @

) Y" t" G8 @2 N3 C* e4 F; t8 ^. M* l  t) G2 R5 S3 g# ~
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%。2 s. C. p/ @( ~4 j. c
# d. ]4 D2 c, x; h: }& \: R
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。# _" Y1 A  m% i& }& B8 d- _# Y  m
* A8 ?, S: c1 `+ ]" y( f
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; A1 C3 ^0 z+ y2 A. }' Y

6 C- g* V! O7 o2 a) u7 r, L7 wAION(市场之战竞赛)' g9 w% y6 s' u+ E5 x& ?
(发起方:@aion5100、@futuredotfun)
8 Y9 r$ Z( E" M  Z  U/ Y5 m9 I7 Y  u2 R+ i% 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。
" H+ T& ]& K+ J$ d5 |) Y1 x( k4 {, ]2 n0 q! U: y* 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。
- w, K: p6 B3 E/ a2 y' [
, h; l. h5 P% W) }% k7 u. ]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( [' K4 c' i; N9 p
& x# C" v3 W1 |9 H
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。
" J1 M) \0 J$ a# z8 h# j. j# I- z8 M! B) n& F
Fraction AI(多场景 AI 竞赛)( `2 J  t9 H; c' T( |0 m% t
(发起方:@FractionAI_xyz)
' u1 `/ X( y0 o$ N+ y4 m4 p
5 o& {% v" q& S! o) ~+ e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。
- |/ U$ P6 o# S  v" A- j. J5 B3 U. n% i( [( 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。
. i% a- X! n, X' Y+ D4 }1 O1 s. p8 A1 w6 ~2 ?
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 m1 ]4 U1 b  p4 G. h9 s( T7 r
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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。, h. k( u, f$ H3 Y% n
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Allora(金融微任务竞赛)# s0 h/ u9 ?, v8 c1 Q9 d0 W  ]
(发起方:@AlloraNetwork)( }. O# J  i# Y8 _6 h6 _
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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」。+ o% S& d, r' B2 f

8 ?- S9 J. U( o; f1 {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 $ALLO 代币激励。. d) ~+ W/ c/ H, K
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该团队拥有一系列深入的「动态 DeFi 策略」应用场景:通过应用 Allora 模型,让 DeFi 策略更具灵活性——在降低风险的同时,提升收益水平。+ Q( d4 S; Z$ u9 B" j1 r
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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 [1 K9 l7 F: m; |% H4 S

8 Q, ^% ~% R2 D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。8 _, E* E" ~' I' |% i' y+ ~

  }( c( O# O  z# t其他值得关注的竞赛
. F5 D8 m$ x- C/ ^(1)金融类竞赛(补充)+ ~8 f* U2 H5 n' A" A" q% l( K
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」。; q4 J4 [4 `6 @) N
7 a) C& a" u0 Z8 G7 s
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
# S1 y5 N# W- eRidges 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」。2 Y2 X( ^2 k) G6 m. b
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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。' @$ @% P3 H3 n5 V
  f. b/ }$ z  Y* z7 b; t
这一切意味着什么?
0 w2 @! i" Y3 G0 i! Q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。4 s" c; p- u) Y2 g
3 L. w( r! p5 i9 C
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。, L2 v0 u* @; s+ v6 ~
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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」)。" J1 Z/ Y+ l2 V/ K" {) P
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未来将走向何方?  w' O' u) B/ j
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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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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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1 Q3 q2 \" z/ ]* O, W& _& b
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。4 e5 Q' m2 G. z
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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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9 \4 n- p3 z  i# x* b5 ~3 D, C, S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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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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是挺好的,也是为数不多能够使用的交易平台
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祝福楼主可以盈利啦,有空我要向你指点一下
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还行啊,现在我也是用这个交易平台
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这个也是能够看看大家推荐的交易平台了的!
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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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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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