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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:. Q7 v+ d7 j/ I! c+ [6 H
* o6 ?: ^, L2 V
· 食物与领地) ]5 w& _4 w8 _, E
· 配偶 / 伴侣
$ Y W# {4 b8 C5 Y; T· 部落或社会中的地位
* V! S/ C) u, O+ _. E: a" Q' Z/ k3 o· 联盟与合作机会
6 V' e8 t6 `! Y( A- u, j
4 J+ b1 M. B3 w! B% i4 X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 ]+ s% \3 j3 f8 p
5 Q2 V, Y$ Z. J N这一过程被称为「自然选择」。5 h( O: p+ g/ v6 _. c) G: I
& w/ e! d5 F0 L; N+ V# j9 n) P/ M
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)。
" `3 Q& E0 t% p X2 G8 }8 N' M( y/ ?: _ m" V6 [
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 X$ h: X. u) p, s
! |+ j5 [$ J: i$ b! y8 ~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。0 k/ Y8 E6 [( Z2 ^
( q' d* z- ~- z4 {6 q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。" X( y5 z: Y/ @4 W8 g* l
- S+ s. H6 G; x' C" `0 ~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。! m. a' g) j* P' x$ A9 e! j, Z4 d
$ A& }) j* E+ s$ i# N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。
, f& \* e( U- _; c/ i3 o( b+ ]
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。
8 `1 H. \* }$ K' e' R. d: J9 r3 R) g5 ]3 B4 c
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」。
/ @( Z2 D1 Q- F' r6 I5 Z
: C6 I) V' ]& }5 oAlphaGo 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:) l* V: b+ F6 Y2 f
: V0 u1 S# i% ^9 e! E: G( H. C) N· 每一代模型都会与上一代模型展开竞争;
G9 |2 J" ~# u. p5 x! `7 }4 n" v+ Z: \, K" E
· 表现最强的模型变体得以留存并「繁衍」(即优化迭代);
+ Q; G( m0 O/ ]/ {$ r( r$ \( e7 v) c0 F0 t. `$ \
· 弱势策略则被淘汰。
! J _/ G( o2 |" \6 \: P* \& Q# H- I$ y" Q D. E! p
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。+ ^- Q) d3 w2 ]! E7 g, r& G5 H
; j H2 v7 \: G8 ]" H7 F( F% J; I9 N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。" s0 d: v) O& n" v" k/ } J
" T6 L5 C+ Q! d4 E
加密领域中的达尔文式 AI
6 B: C, @% e4 J, q7 ]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。% ^ |6 j) ]. N
" Q# g4 k0 F7 M
+ p% t6 p; C6 F& B, u「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?」
# z2 l& | L7 T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」。4 I" M8 j9 x, y2 U, B! o% q/ `
& a! F; F& S. b4 L3 c" E( a6 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。
- D+ q1 v* J8 J) g `/ c3 `) V& z4 _; a- P5 `7 V
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。$ e0 T. i' P; H3 f6 d9 r
/ x% j; }) {3 G' y a& o: N以下是一些最具代表性的竞赛案例7 n# z1 k" ?# p4 {5 D8 B
Synth(合成器竞赛)
# g+ e) T, o# d1 w+ s9 Z4 Y(标识:SN50,发起方:@SynthdataCo)
+ i0 ^' J& Y' u7 z
& m6 b, C. w) p# C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)。! T$ f6 Z8 J% `- P' \/ k$ k- `
" p; \/ v7 H. m, U7 B「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。」/ _ K n, {+ b* Q
# N! {- q. c( L) l$ ~
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。3 @" S- [# T4 R* G& M% L( k
8 T& ~) B7 c% H. J8 I0 Y
& M+ n( f# j! d9 S+ B' @, T d5 O# S" m
「我们在 Polymarket 平台的交易最新进展:
1 `; ?8 H5 i; u/ q# h5 P$ S& k& r- S( I4 Y# `' f4 Y6 V$ u; h
・本金:3000 美元
k- W3 p/ j W
) o3 z p2 t+ g6 e・利润:5521 美元
' x$ u4 ^% V- q# K. z8 j! K4 o2 Z5 b
・投资回报率(ROI):184%1 D) s7 {+ o' g. @+ R
" q# ]- r: C6 O$ m' d( ~
・年化收益率(APY):3951%
' U$ U; H: M/ h ~0 O( R
$ P5 P7 }- o6 J: H8 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。」
5 D8 D4 ]3 H' Q8 |; d; F4 ?7 K9 b; i! c8 F
Sportstensor(体育预测竞赛)
1 r+ N0 d1 m- W(标识:SN41,发起方:@sportstensor)
: Z, L1 t- J) W9 _9 L" C7 T, F" W4 s8 X' F$ b/ \
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 r- J9 a v+ D; f1 ~1 E
4 m1 x) @; y$ m9 B, Y: w/ H: e( v5 Y
. b! [9 m) K3 R3 P! ^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%。
8 d% T/ [' V2 n, j" n2 q3 k: J
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。& j& O" ^- o( _& r/ ?% p5 b
1 |+ c& ]3 u) [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)。2 l2 Q8 A: V# z$ @; E
: C9 X o& P8 x U5 [0 y
AION(市场之战竞赛)
8 W6 ~+ M& f+ g2 }3 i9 o& W(发起方:@aion5100、@futuredotfun)* u& P% v, ]9 H# j+ N6 `4 B/ |
6 @' P- S0 L' m" q9 E) Y
@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。
! a/ O2 `8 B3 D2 V1 m; y Y) t4 d3 b4 Z
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。' e, H: Z- p& P' {, M# Y
9 v8 D7 N+ E- t; c2 H# D( L
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。1 f) S4 |9 [6 {$ m& N x
( x9 F) ]& A/ C$ i! W. i2 W1 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) V7 S; H& w6 H* P
, n8 w# D: n M+ U2 g* KFraction AI(多场景 AI 竞赛): @5 G0 ]0 c! M0 O6 D
(发起方:@FractionAI_xyz), f- p5 @ s3 ]5 ?
0 h9 C# z1 w. c0 L! m' a9 U8 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。) Y y2 g; C& c3 |% o8 O
" {( F, O6 X* ?! J2 |) U: O4 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。- s% Q. p! t5 y) ]7 d1 l
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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。
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9 t& { @' C3 G" M* j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。, y. c. g c" j2 f
8 f; }. V" V+ b( }' h: q8 |+ {0 TAllora(金融微任务竞赛)
9 Z6 G( K' ~& |) b4 d' w& U6 {(发起方:@AlloraNetwork)6 L }1 {* O) N; y/ V+ X0 M
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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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2 F+ X- |! K0 z6 `& V" f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 $ALLO 代币激励。4 a$ f% L$ L0 ~+ 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。1 L% F; J" G# H
5 E- T' Z& ^( G% m! z5 E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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1 y" L4 k" c' e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。' H2 x4 w9 S/ z. K4 O
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其他值得关注的竞赛7 V g! d: X, ~3 @+ v9 W1 M: F7 X
(1)金融类竞赛(补充)% O' `: @' }/ ], W* I
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」。6 _ [& t4 F* S6 X
9 o2 q" _2 b* L- p. aNumerai(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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; v4 \' M# R% W+ e(2)非金融类竞赛 W6 s. _# g& ^8 R1 X) E
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」。* c, I' Q0 G- |; f0 k
# }+ o0 l7 x2 y0 d. q, \4 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。
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2 Z$ I, Q' n$ @1 B) K: q- L这一切意味着什么?0 T9 c( |6 k, A; ~! Y
如今,人工智能的进步正通过「公开竞争」实现。
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* m% } t# ^4 @$ j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。/ K# G L+ J1 S. g% b M
7 m+ t- n* }+ j' s8 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。: k h9 ]2 X. k- a" e Z& S5 Y8 Q8 Q
8 b9 _; v3 D% h) J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」)。: f6 J# k: Z) t5 Y' v
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未来将走向何方?* _( I: D% H" C2 F; Q- i
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。0 z$ P: F7 e% M* D+ W8 c' P) H6 u @; D
% l) e) J# j b2 w未来,强大的模型与智能体将诞生于「去中心化环境」中。/ u% s, X# k" r5 [- {
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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。# r/ F7 F; i- Y; p$ y
& H- R$ s3 r2 J! h) S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# P( T! z0 o1 c5 f1 O4 l! t5 [
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。6 l7 Z1 u+ @% v1 z7 f) {. F
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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 Z. S) E; P3 W% k; M! i
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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。" m! o* u0 d" M; D0 T8 L, k; j
! B+ l# C1 ~6 t% E" \7 z3 @, n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」。6 M: R9 }6 o2 l; t3 [$ v8 ?
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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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