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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:( T" x! [' h* T; I8 T
8 S9 i: c+ v. b( v) S6 J
· 食物与领地
6 o3 u; }! n3 `4 {5 Z( j1 @· 配偶 / 伴侣0 c$ i& O, D* z8 }' p' {
· 部落或社会中的地位7 ^8 e/ E+ z$ o8 l
· 联盟与合作机会
/ `5 f" o. e* ^) ?! j* [8 n
4 r" L5 J9 o' y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。
) N; G3 c$ I$ j0 L+ _6 u% X, l( {# v$ O4 t2 P, B, Y  R4 ]
这一过程被称为「自然选择」。
( ?& G% F. x1 T2 b# m# \6 q
+ B$ A9 F+ S7 X! x( w0 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)。
8 H5 [' J' p. g# z8 L( |, O& o, K% J) N
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?
+ Y# s2 s8 w/ m7 A- I$ N/ N1 I# ]' @/ y" t
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。
- X- D0 N/ ~$ b* Q: e. z1 q
" X+ A; p* ]  G* p" ]' v4 z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。
$ a0 ^% n7 p4 M$ n4 |# M# u
0 i: ]3 i/ g$ G0 ^; {0 x# h  k0 o2023 至 2025 年间,随着 ChatGPT 的问世,人工智能领域迎来了爆发式增长。" j" G' Q3 N3 E1 c, l
$ M8 P* B& J- q0 f" W$ j7 ^- }, b
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。& M( R1 C  X+ j2 Q2 ^
' o; o3 W" Y. O# M4 Y7 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。
% h4 t9 ^; a4 r. F
' g6 c$ w0 i! i$ j  ?6 k" t7 H& y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* R4 \$ B8 T
% Y+ x6 U5 [+ q- K, K7 B: b$ k- ^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:
" [8 a  F( p, @" Q* X/ q3 F7 c( Q7 ~4 I
· 每一代模型都会与上一代模型展开竞争;
  M& n. i4 z$ W7 K+ s! a# x+ U# I- S) k
· 表现最强的模型变体得以留存并「繁衍」(即优化迭代);
8 o! _" s1 G: `  Q1 D" ]
; y- m& h" ~$ [· 弱势策略则被淘汰。
" D% ?2 F/ o  e  k, o3 e2 a, m2 J, z
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。2 @) F9 R/ [  L4 G9 Z

+ w+ L) @8 j4 d8 a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。) V& v3 F6 M6 e( ]5 o% Z: _

% m# g7 |9 [4 ^0 u4 Q, l/ t加密领域中的达尔文式 AI
2 s. B/ t& |0 W$ n0 I8 qNof1 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。
$ d7 }* ~+ [- b0 t. A! [9 G, M! o# M1 {% J

) ]. j6 [; m+ E* g1 g, T9 \* _' y
「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?」

& I/ I- a4 C* d' f, \  J6 k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」。- x9 N9 ~5 _8 k) V, k

# }0 D0 q6 B& \5 Y  B# {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。6 U" N/ k& v6 Q- ]: ]4 Z
! I+ [! ^; ~* _7 l
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。: x" n2 x& w! A/ I4 @2 F  ?. x. F

* O" l* u1 t  Z- j; W以下是一些最具代表性的竞赛案例
& C2 s) i9 l) k8 |. }- m% ~0 GSynth(合成器竞赛)6 T0 Y! t8 U+ d
(标识:SN50,发起方:@SynthdataCo)
$ L3 k# N# O$ M
# }! p2 N: R- b9 K7 p$ s- `2 D- o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)。
5 g, L. U- e: b; I4 V* k+ t% z; L, g8 E1 P& ~) f* g% q
「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。」
% X* t& t/ |+ B/ ~6 z- L
6 B! ^! V* T* E& r% u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。
6 b) R/ O, t- r2 ^! U+ o7 D! ]
( l$ r+ t1 m, o4 D% y; x% @  E
& z4 d! t- L1 T- Z5 P「我们在 Polymarket 平台的交易最新进展:
2 `! G7 A- b' u( F6 u4 v2 r- z( [0 w/ d2 E0 ]0 I
・本金:3000 美元0 J* h& P# w6 ]3 N* R
9 y4 n" c# x' {" h5 @
・利润:5521 美元
7 p8 G" ~+ b/ q- r
0 s" x5 J) S4 r- h/ L・投资回报率(ROI):184%
% f( L* m  v. c+ k% N
! r% F8 B$ J$ g: x( P・年化收益率(APY):3951%/ I6 T2 r6 \! h3 [" h
/ e4 E  \6 q1 p, ^4 B, D
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。」. ]! d. J& B/ {7 K: @1 n# e$ n  r
6 L/ `1 R( w* C3 @. Q8 g2 `
Sportstensor(体育预测竞赛)
9 y; v% z1 {5 ~6 o3 f0 G9 ]0 {(标识:SN41,发起方:@sportstensor)6 u% y  v" o1 v; L$ E
5 `1 J3 Q& i1 ~% 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。
0 o3 X- Z' w- p' Y- ?# K7 I( i- b1 [$ P$ g
  [; J' `9 B* L
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 Q0 G: I7 m7 A. w+ n
  w$ G, Z4 e5 A$ \, r9 D, @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。0 O+ G7 @+ O1 M7 R
0 u6 a8 k) f  H% \8 Y
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)。
/ h; T) n) t$ o7 T  X
4 t( p; L" t! X* [: l: DAION(市场之战竞赛)
4 G5 ?4 E+ q) e1 X: s(发起方:@aion5100、@futuredotfun)' ?* @) ]2 v% }% m

# B- v$ N0 i7 s@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。- T& {* v5 R9 u$ n
$ C! O6 O) |3 K
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。
2 d8 A- p8 f3 O' w2 `. _  e5 m; s' o9 u- E4 z
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。  _) T, Z. B6 s; E) m# b

+ z1 `% G5 v, ~9 J7 m8 L) Q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。
8 x5 F# z& Y8 s' C6 S  k/ u) ?2 `  \5 g; Y6 K
Fraction AI(多场景 AI 竞赛)
' i3 |3 ?( A0 j! a, |' g(发起方:@FractionAI_xyz)
/ K/ t0 Q; P( w" ?! W' J9 s; C8 z( {) |
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 ~+ _2 @2 Y# X7 J  c3 s5 h
9 e6 v- d$ c& _% b% d, R
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。
' D4 C3 ]* r. W& Q% H$ z
  J- J0 w0 Z# D: e9 b/ ^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。/ S$ n4 M4 ^! T5 ?' z" Y

1 w1 L5 e5 R( g* @- {& r( ^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。# Q1 ^. U3 m% q2 Y
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Allora(金融微任务竞赛)
7 k# \$ p6 N/ X/ R1 W(发起方:@AlloraNetwork)0 y* ~5 M/ b' x4 ~, M$ W1 C0 j
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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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8 z2 p5 a& }, P* u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 $ALLO 代币激励。
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0 Y& x' A& d$ |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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  l% _3 w) [( Q5 T% s7 l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。; U( M, b* a/ t* p8 @

3 H2 t5 Y* {) ]( P6 o! I5 I! A7 `1 j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。
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其他值得关注的竞赛6 @' ?- H9 ?: q3 a/ B. i, A# t
(1)金融类竞赛(补充)
: O& k9 S) f+ S% c0 \( C6 ZSN8 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」。* i4 c( {' B% ?( ^
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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。
8 U! v5 V% a3 B/ U; t) @. a! w1 q& a* {
(2)非金融类竞赛. ]3 W3 _$ E. 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」。
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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。
: N# K0 h5 K1 ?; {0 c- H( L9 U, e( j3 b, H) J) a, [
这一切意味着什么?# w6 N3 i# `+ z; [& g/ ]4 [3 P
如今,人工智能的进步正通过「公开竞争」实现。
  k7 [# S% V5 G! w* g7 U$ s; `- R# I$ `- a" V/ y
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。/ `1 c4 w" q, A: s' T7 B

* ^  N6 p; C& O" j' A& v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。- B% t& x6 F: R1 G1 f

5 [& W5 _4 k* E) 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」)。3 w# R# O1 b0 u' y! i
2 \, J4 R0 ^$ K% ?/ |  u5 {. m
未来将走向何方?
$ h: p- A- {( o: a0 P9 ?* p( H) v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 I  F% i7 F0 w: ]0 `) q# r: b
! P  f' T$ _8 ]) z& W7 f未来,强大的模型与智能体将诞生于「去中心化环境」中。- _# s' b& T! i' _
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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。# n3 V' X" N4 W+ C% r7 Y  b  e

$ _) i4 t/ |- u2 ~& N" h+ L9 D% G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」。! w. G# g( F9 T3 M: ^

5 `4 V8 _" \8 w, s* ?9 j! d: T最后一点思考
' S% }: ^* ~) b  G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。& F3 W" B/ B! ]7 f
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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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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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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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主题回复处广告图案-天策传媒
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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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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