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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 d9 C" C/ T( t Y4 `. D; ?3 W
/ |0 B( O8 E* W, [. ^$ r9 {· 食物与领地# a0 D. u( \# S/ o0 D& b
· 配偶 / 伴侣
v, Z. q( {+ E1 c4 F& q1 d; f· 部落或社会中的地位3 ]3 U8 R9 h5 m; K0 m' E8 H0 V! \
· 联盟与合作机会
6 a+ D; i. |' ^! {
6 M. z; E* ?+ t2 ^3 l: j( ^# [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。- J8 n( Q: ~, v# q
8 U9 j, l5 W* Y( `
这一过程被称为「自然选择」。# U8 u0 b& s. D( D8 l O
. s& u* q, H& r9 |2 U8 a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)。$ W4 f% E/ N, o5 V2 p
9 K. s# `$ _: f: A: m+ `2 d6 [' M+ ~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 `5 P0 Q2 `% p% X
) N+ p g$ n) A) E6 ?! o7 }
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。
9 {3 F) j8 S& L" ~) P' R/ ?" }! ~, M) [" P
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。
* M1 y7 A5 [" }: h/ s: F7 n- \9 b+ f1 X% `! w. n- p8 m |
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。
) E/ U6 N- X) U) Z5 R" `* m: J1 A, k% m0 W2 @% a
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。- e5 ?3 }% K+ _0 x) ?
C4 J% ], w6 q' \4 c2 [9 b1 j
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。
+ q8 r' x6 G9 U5 K# ]0 c2 T8 }% g+ G( B; ^
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」。! u# H/ |5 ?( ?" I2 v
5 ]3 X" ?# M9 E3 L) ]* L0 @3 F( x
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:' H9 c7 X& ]( {8 J3 S
4 u2 o3 w) i- s# M2 f· 每一代模型都会与上一代模型展开竞争;) `" M w1 _$ k
# U2 h' n6 r, f, e, T0 R) ^
· 表现最强的模型变体得以留存并「繁衍」(即优化迭代);5 S1 L. a0 {% s
/ C% _* y, o2 ?, S1 u) t- T3 `
· 弱势策略则被淘汰。, L9 Y) ?* _. W( ?
2 M6 N; b- w: q! 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。
8 @7 D' h$ _8 X" x- c3 L5 g! H: P+ @4 `
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。& {4 L& F. S4 |6 [8 M
3 V7 M) [4 B* f* Z" w2 [ I; b加密领域中的达尔文式 AI
6 o9 a }7 {* V3 ~- ^- 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。
4 ^* \3 F0 }7 x9 F% \& L2 j8 R3 a6 T
0 j; U% k/ X7 P2 E「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?」 : P$ Q' g w }) X
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」。6 B5 L+ i4 i7 O# J+ D* b* `
3 a! B9 q$ F1 P9 i. k+ D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。
! f4 d6 D8 o7 V5 R: P5 \9 ?7 b3 P Y: I0 ~6 t* g
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。
\: M$ l/ R, q3 P; U- t% Q" |0 y* S. ^: k! D1 D- b9 N: |
以下是一些最具代表性的竞赛案例4 n* A! Q; q% w) t5 O5 o
Synth(合成器竞赛)" a/ S3 _9 L) I3 q( Q. S% y$ B
(标识:SN50,发起方:@SynthdataCo)# v7 J1 `9 ?- N# X! {$ Y! G9 d) p
7 p9 K1 X3 a( c8 H$ F# j& u
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)。/ a1 u* V& E$ ?, S3 o
0 o# p' y3 N8 b; ~5 j「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。」
; l1 }( M8 _( e8 D+ g
% u* U) M5 P; w$ ?; f( h5 {4 s; f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。# g% i: m7 \( @: v3 n. ^
4 x+ T" U! r0 ^3 w+ ~( N
( C \1 P n# ~: Y0 t「我们在 Polymarket 平台的交易最新进展:) { l( P- e6 g% M4 E
' q1 H0 @# K8 g+ ?# D) ?# X・本金:3000 美元
7 u% o& z% g8 ]! D4 \( U L7 `' w( S# U
・利润:5521 美元
1 G1 b0 o& e6 | b9 i+ H7 y+ ]( T
5 s: u2 A6 N0 O" T・投资回报率(ROI):184%- U2 O' j/ ]' M, j7 S5 X9 g
( B7 @+ J M$ `9 X) D
・年化收益率(APY):3951%3 T; f4 ^1 ? F: ?% o
1 M* `' C: n6 G7 h1 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。」' G ^% R: t# f g5 p
$ u' V R: I7 N$ @# I
Sportstensor(体育预测竞赛)" A6 C9 E$ ?! l7 m
(标识:SN41,发起方:@sportstensor)* d9 T. W' i- Y3 j: S! }" f
* T. p$ b. y) F% A9 j) \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。
' e6 K6 y, O9 A: [2 {- P; I7 f' c" H
* R0 V6 {, X4 }7 A; P- r5 ]
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%。7 t @0 _+ w1 \/ h5 l& \; w# s5 y1 m* T
6 Y5 q) v2 T E
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 v2 d* D' c Q/ K
: a& b: A8 `8 d! ?+ w+ X: K% i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)。$ [6 U/ z" Y* d% ]1 |8 J* O1 d' {
+ G2 p0 u2 ^% V) o# P! Z8 u
AION(市场之战竞赛)7 a7 p b) d. C( ~; L
(发起方:@aion5100、@futuredotfun)
$ y) f8 Q0 P5 A3 y
7 c9 v1 }0 P& c3 t; t# ~@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。 N4 N& Y# l! [) H5 b; b
, B# Q, m* l4 Z, r4 R: h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。5 o/ ^6 n$ B9 x0 t
( e3 z3 D$ f* W* k) i: r4 C$ A2 o" C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。+ l8 H0 O" G& ?* ?) o9 J; h
2 a* Z6 B& U1 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。
; z* J; H& V0 C7 T# N
0 I% h3 u1 A7 F( O0 o2 A4 v4 OFraction AI(多场景 AI 竞赛)2 ]% C7 _" }. @5 Q) j* l' i
(发起方:@FractionAI_xyz)
+ h6 t! {" c; {6 Y0 l& p( }+ {, @1 a* Z* U
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。6 ^5 E5 c1 y: f+ o% r4 W* |- V
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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。2 I. y) ]2 r' ?0 ^4 ?/ A
( G- ^, {- B# N( N [ N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 y7 W) l+ R; [, W2 w: N3 H
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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。
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$ o( I* |% y6 I- a. j5 OAllora(金融微任务竞赛)% n; d z* Z1 R! R1 ] n" q' @
(发起方:@AlloraNetwork). c Q6 _: T! f
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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」。9 z3 ~7 I0 w+ x; p. \% p; }
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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 $ALLO 代币激励。; c) u1 G9 |9 ^0 ?/ J, [
/ x% H$ j2 ~( @8 i4 U9 H5 X+ U3 T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。
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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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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。5 K8 C) u4 x, k/ ?7 F
' k2 p, J% Y' N& D: T' u! J其他值得关注的竞赛
# W' B# k# Z- T: A& D, A3 j(1)金融类竞赛(补充)" P% i) g% y( n8 f
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」。
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* y- f3 \0 y. w% I- s4 o4 N8 }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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% `) S# G0 }- v6 c' B# k(2)非金融类竞赛
+ d. {4 x j# hRidges 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。+ r1 u+ I* k; S! a# X* w% B, v* Y
# n+ o% o; v& ~8 Y这一切意味着什么?6 F$ C' D5 S" t# d2 Z1 A9 M
如今,人工智能的进步正通过「公开竞争」实现。
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( ?. n/ J( V% H0 w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。
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; y# u" z) |; M6 @: u/ ^2 j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。
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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」)。$ G# \5 F2 o! I M
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未来将走向何方?
* R) A2 G( U7 v% I9 M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。1 C4 X$ h2 W r. G* H
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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。- T! J$ `1 d- c& Q
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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」。" m1 r$ w( f9 D2 x2 T# ^
& z, @& g) D1 v9 a最后一点思考) \ M2 F" P. Z# n6 h& e
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。
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( g$ j9 \8 |2 I N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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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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