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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:0 D5 b! O8 z' r9 m9 Q, H
- S7 g, h; N; P2 i0 o% i' p" o
· 食物与领地$ R9 q& L, |* |" d! \
· 配偶 / 伴侣7 p8 a+ k" W0 r0 a
· 部落或社会中的地位
. r0 w+ ^, F8 }( B A3 _+ N0 @" Z- s· 联盟与合作机会
, W* R4 g2 s9 N0 Q8 k9 H0 c' p) j8 \& U( h4 A, 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。9 B% @9 `: x$ p
{5 N. ?6 g" a" U% l. { Y% q. a
这一过程被称为「自然选择」。0 p5 V# b. V2 N' X* {
H1 z+ E# x" {% y; 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)。5 c9 B4 I& J3 {8 n; O0 x
* F6 l# T5 R# {
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?# B' w! ^2 m! j. x( [1 s8 j8 @8 @
4 Z3 L* C; ~5 w" n* ?( A4 E: C7 d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。
# w) x9 }7 q [& C7 C* B
1 z% x4 r. P5 H& F* Z) D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。$ M+ C$ E7 I Y3 V
% g% d3 o2 L1 e2023 至 2025 年间,随着 ChatGPT 的问世,人工智能领域迎来了爆发式增长。
' ^+ d/ {: {7 _+ A1 x! J4 a
- G# l' O1 R1 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。9 V* ]4 @0 N' m5 i# z: y
, @- w6 t F* u, d( E' 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。
. b1 f. Y8 O* |
$ y& D, H6 Z+ {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」。
2 R3 J0 A, Y' y2 \+ V! u- z: R) v+ P! o7 [* T# c
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:; e# a' U M W8 V. R/ w
# c; ^6 O5 [& {, a
· 每一代模型都会与上一代模型展开竞争;0 _, |0 J* {/ W# D- S, ?
3 K p b2 A- _8 h· 表现最强的模型变体得以留存并「繁衍」(即优化迭代);
4 |, |' u* G( ?# t# X K6 Z: n$ O' J! O: E$ a0 m: g; u
· 弱势策略则被淘汰。! X+ g1 l M/ s0 M4 P0 _
# x; Y& r6 M( T( T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。* c6 d$ \) c3 ^3 D+ j1 g+ X: j. Q. d
9 G7 R! G$ j6 r P. S0 t4 T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。$ m3 F2 S. ^! O2 j% O
3 u' w ]5 j; v加密领域中的达尔文式 AI+ P8 B; k p- I6 w
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。 {- b( j% x/ k' t% F9 z
5 o1 H0 C6 _: T2 T3 ]3 m7 @& m7 ]( i) [5 \
「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?」 & H* {$ s$ t+ b3 L) k& m" 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」。6 j0 J# C" T% B# x
/ g* s1 f8 p. J4 C. y* a! t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。! p4 o7 w1 Y/ {3 N; }/ a q
N& z9 {8 z* p5 c8 P5 V/ x, 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。/ \7 E- b: Z: M4 ]! ^$ p8 D
% _. H; v* J5 _% L% Y; ` K以下是一些最具代表性的竞赛案例
( N8 F/ e' k. x0 C/ T5 M. k2 PSynth(合成器竞赛)/ s- s5 `& h+ a
(标识:SN50,发起方:@SynthdataCo)! T' Q8 {! L7 p1 s0 X
4 s v9 `7 N H/ R
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)。
+ ~" Z9 R0 Y; P8 h4 t
5 L7 K( Y7 m* Y5 M' c6 p「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。」; j& T) O- H3 ^# }6 g* E2 L( U
S. }6 K/ Z0 N5 {& e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。
( x8 r A% ?5 c# `& x9 |6 I0 N$ s' L2 V3 d% }
( }5 W2 S9 \" E9 n「我们在 Polymarket 平台的交易最新进展:9 Q; i; K5 f1 z, F* E
6 T4 o5 B" ]$ \
・本金:3000 美元4 m6 |# N5 L' ?- g
+ m% G" A7 ]4 _! e
・利润:5521 美元. s9 g# R% ^( B
* W4 ]0 o. _8 y! U. M' c8 ~
・投资回报率(ROI):184%
( K' C8 B' [) g" L5 H r: G! Z2 G) R6 Z: L# o) N( ]
・年化收益率(APY):3951%
x; S5 c& }. `$ ?; L( U' d$ `, \7 a) ]& ^6 d" c `$ N
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。」
1 W5 v9 \, N; s0 h; k: E/ _- H7 }$ ~% F% o8 H( n
Sportstensor(体育预测竞赛)0 o; B5 m2 @ J* O
(标识:SN41,发起方:@sportstensor)) M' o0 W0 \, F E4 i1 \) b, K
7 K' ~# R: r6 ?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。
! R" W3 I& S+ K" D6 \4 [- X% y8 C( V: O! p% w( ~5 [- i4 Y
. E( L' D4 v* q
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%。0 i5 R, _* e: | [ d; y+ p9 a. b
9 C& M8 }1 f$ p0 U1 Y, mSportstensor 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。
! C& T; d. H& {( X* c% t) i+ ~" ~4 N) N' v" [3 C/ N- p2 ?
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)。
* j$ h2 ^6 ?0 I5 Q. i. Y1 Z; R" S( F2 S/ B c0 _% I& U8 i
AION(市场之战竞赛)
- w6 J0 Q0 _! N" h, ]) d(发起方:@aion5100、@futuredotfun)
5 ^8 L1 f) \5 x7 P& }4 m/ n5 i7 S" K
@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。/ D# }& d9 I; b: e
# r/ L2 c6 x! n$ V9 E6 x
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。! ?1 E+ ~0 a4 f
6 i- D9 q$ s9 x- Q$ A7 b. C) V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。3 c7 y$ ?4 g+ t
) t$ h0 L, n6 B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。
r/ d/ ~% r2 S) u3 }3 n2 e/ v( J0 V$ q. ?! N+ k/ e* S
Fraction AI(多场景 AI 竞赛)
. V4 L l8 A- O" z(发起方:@FractionAI_xyz)
3 x. ^/ T, L @& M2 F( ]2 E- ?1 W. ^2 B# ?5 S+ B% p4 T
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 {( o: z& m8 ]7 J8 u. q
0 `/ k4 q+ ]! A$ b2 @5 `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。; G7 V& l8 F# v' B
p4 V5 Y$ x" N( |0 y/ \3 w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。& a) G& i- D, F& U! }
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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。# m8 R& f( g/ U8 S* V( W
2 f0 i5 r7 [2 L; B: ~) s5 U* rAllora(金融微任务竞赛)* W- Q- K T; Z/ V4 p
(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」。6 ?. ]+ `/ M5 O! B7 L) 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。: ~4 t- [" \0 Y: s" T5 P# O
& @. x2 F) U. \( w6 N$ {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。' y$ t1 \. x5 {9 A. ^
/ X! u& l5 {+ F. O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。; C2 _7 h# v# _- z( {
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其他值得关注的竞赛
- ^$ N( w/ g( v8 F) I6 T8 |% l% f. m(1)金融类竞赛(补充)# Z8 g. G* `! m8 d; E
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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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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; E4 T: y3 a1 x0 X, S8 K) y5 L- k(2)非金融类竞赛
1 R$ @% P6 d3 L; p- K gRidges 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。' f# d% k h; F5 [* Z" w* B
* ]& I% h D0 Y/ R) Y' Z这一切意味着什么?
) o( w% l3 q7 L3 X6 W8 N如今,人工智能的进步正通过「公开竞争」实现。% X; J! Q, n. N G+ [5 w" |
- B2 ^( v- R' k$ y4 A B) d: h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。/ t6 t; H, I3 X" k7 g
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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。: O" P2 |3 T; t) C
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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」)。3 G( ]. e3 m, b2 v) E, I) o
2 D5 y9 S. ?! @ C未来将走向何方?
" m8 {8 f/ b5 K4 Q( \4 B; z( ~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 p1 Z: b; n1 ?! q/ r9 f# [
, q9 D) ~. Z- ?: U: _未来,强大的模型与智能体将诞生于「去中心化环境」中。; J3 e r2 O3 m Q- B8 D
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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。+ m% h s- Y P3 o
$ V" Z+ ~, y% a! |) Y/ c6 a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」。7 Z9 C4 t! d( t3 t& @
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最后一点思考
9 F5 q' U" R8 s7 [- p1 L) Y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。8 |/ t* a& F# \2 {& ^5 b( F, v
) f/ K. P( D1 f) q3 w/ R. b1 ]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。( ]! b. ?. G1 _( Z8 k. a+ k* s
' u6 m, j2 r2 A2 v5 |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。7 w$ p* Z, e) |9 [% {" [. [. \
+ ?6 i: t7 G; A. o, h: M! T/ `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」。" S! m2 N; a* N8 \2 Z
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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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