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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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1#
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:# t8 i8 O7 i5 T! p; `! P
+ K7 R. R( H( ^" L& ?3 H: W
· 食物与领地& v, U8 M7 K7 l5 r3 }% _% N& s
· 配偶 / 伴侣
. f' N6 n4 @% u5 C· 部落或社会中的地位; z# t3 ^" [$ e0 O
· 联盟与合作机会
, k# A7 s4 z+ C" \/ P4 w! o4 {0 O# `' Z" D1 G
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。$ v5 X3 B. R- s) L
9 M# `9 |: n- Y6 v, Z
这一过程被称为「自然选择」。
4 s% d& W1 E+ q: C& p% F" j& K5 O% p* O
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)。2 H  F1 o+ M; W! N  x

4 s: G; A& F2 X9 }8 \+ n+ y* l- w" ?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?9 y6 _* X$ t  c# Z# }# |/ m
/ d0 d, K8 w8 ?1 ^# _- n1 s! f
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。
. P4 }# n, e( p0 N! O9 o1 H, Q; n) ]8 x9 E$ A8 h! M4 Y7 c; \" ?
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。
/ Y/ B% ]1 q9 t% Z2 h% h$ n, D- a8 W' g% F, G# {$ R: V  _; M: I9 N
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。2 f6 E; X" L& f& I* n# Q5 i
- p7 }2 I" u- L$ V
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。2 \  N, \* m$ ?& q& R4 ^1 X  C

/ d; F3 X  n" W0 ^* Z6 b% X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。
6 |% \! W9 w4 I' }% U& A5 c7 E0 `. ?: y, u$ z4 V
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」。
( a& i; j6 N6 [- s. o5 J1 G! _! R6 f4 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:: A! {2 x( d2 n; v" @8 m

* s4 y$ |2 ]! R" K· 每一代模型都会与上一代模型展开竞争;2 |) u& X4 Z7 ]' N

7 p; Q# _4 ^2 o( q2 n9 t* B& f· 表现最强的模型变体得以留存并「繁衍」(即优化迭代);* P; w& d% r$ L5 d  f

/ S$ S7 f" Q3 v· 弱势策略则被淘汰。" R4 n3 A0 ^3 e, ]# I! X8 |' d- `
' O) H* n% [; S) h9 S
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 Z* m& s& ~  N
' f3 G) z/ F( \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。) A9 ?; D& d# [: f4 P
+ D9 o# O0 U1 O2 E! ?
加密领域中的达尔文式 AI2 W% w- w( n5 U, O) \$ Q# u1 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' Y/ ^& K5 H
% {: A% [! Z& f+ N' q* S# V* J- e

4 k8 ~1 i' k% V  K+ }: ~
「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?」
: S0 v! [' m: m7 D2 @
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」。
# c( B! d7 e; g# f6 v
1 }  d, ^7 [0 M% n% g6 ~+ J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。/ t/ i3 }+ Y' ?; n/ R
# S' W! g! E: j& B, I
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。; t, X/ N$ {! Q6 F, Q3 |: _% ?

" V! z# V9 X$ |! g7 S3 n以下是一些最具代表性的竞赛案例9 ^  H1 r  }* |$ u
Synth(合成器竞赛)3 a/ ]( \8 v7 o5 v- G' h* J
(标识:SN50,发起方:@SynthdataCo)
9 R+ C& ~! f. A3 B; A8 Z) K7 B" l, h2 B( R1 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)。& |& X3 p" W) k1 o0 w6 T. q
9 G( t8 P6 o% m- _- Q; w/ I
「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。」
0 A& g7 y& @- q2 H% }
8 y( O  e: Z! C% z, N2 ^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 ?; ?  f- g) {8 g. r1 d5 ?0 E# D+ O  g4 T7 Z* t

! c3 f& Q1 X) q( x: h3 x+ W- G! F' Y「我们在 Polymarket 平台的交易最新进展:8 }5 w' h9 E& ?; f  H: i
* }" ~3 N& a5 ~2 I; Q+ Y
・本金:3000 美元( Q" }/ L/ C+ N- y

  u: \" x: ^% m  B9 I・利润:5521 美元
( _3 ^/ F9 [! Z; U" e" B  }- Z: Y6 o' h
・投资回报率(ROI):184%
# }! O) K+ C8 {! c% ?3 ~5 M5 @7 f& M
・年化收益率(APY):3951%1 _* I/ K$ e; q

2 W! }+ ?" _6 o0 F3 e5 @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。」4 p2 l, ~0 ^+ K2 f4 d" A1 t
$ Q0 Q4 v. l/ q% R1 j: e6 ^
Sportstensor(体育预测竞赛)
! f) s& j5 s- V, n) p(标识:SN41,发起方:@sportstensor)
' a( S  u. g) n) y* r% E9 `9 {' V/ y1 ]9 o, y! z& W" L
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。1 y; Z, Z! C, I+ z9 L0 a0 g
4 F2 r1 w: m3 d7 ?+ ^& `

" e- m, Y- @4 J8 t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%。
( q0 p) h) H* \* \$ t8 L' n2 {# F  q1 g: O( P$ d7 ?+ [
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。
& q- R: ?" A$ z4 w& c/ Z& c+ F& `/ H
% D6 B/ U. e# 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)。
& S/ M) b7 h6 r- X+ [+ z6 h: C! f7 p' u/ D9 s; b) ^
AION(市场之战竞赛)
4 _+ q  ^9 g/ x" \' T8 I(发起方:@aion5100、@futuredotfun)2 d3 O/ J4 }# }/ g
' s6 H( \2 n2 A, Z8 l# V5 ]
@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。
# Q5 \0 U. |( X" \3 W* p) d/ l2 X5 K  a4 e" E
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 m0 r  ]! Y0 R3 u8 j3 D
! p' G' v& k8 x& U1 t% w* ]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。. R' m8 j* I( W2 L) h7 n3 ]

) m, ]6 a- w; e  I; R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。
9 o' V/ W+ Q2 \+ B# r+ N& v9 D
0 [+ q+ [( X0 w6 y2 CFraction AI(多场景 AI 竞赛)7 j$ _, r7 x) x
(发起方:@FractionAI_xyz)
) R* s1 z0 y7 t1 J
( h  K! u" u" ?/ d5 y7 y. a6 Y# 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。
( U/ M5 E* l1 S
& P4 [: _; ?$ `5 p, }3 I# o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。) g# P8 _( G' e' a0 v

/ D( i1 O8 U0 m3 W: A7 h# A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 w& G# F) N) k, f. R

2 y) C! A4 a4 E$ ?$ K- U' R2 {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。
9 E, K  Q5 N$ X2 W# ^$ Y
8 J1 s7 X5 g# FAllora(金融微任务竞赛)
- M1 u( h! e0 V0 \0 k7 c(发起方:@AlloraNetwork)+ r/ w3 c3 o+ X

: L5 h7 U# X# z' z# a) pAllora 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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# p% }; J/ u& O0 |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 $ALLO 代币激励。' r2 e/ c. c* r& w$ Z& _; \

4 a2 p5 W' U8 m( t' X1 I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。+ ^) u4 e) c/ R8 Q* H" E
8 X! }+ q0 V/ D- r- h2 n& ]4 n/ g
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。
  L- {; ]9 y8 \* e; T& \! C# h8 O7 j8 ~' `8 x/ H# I
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。! D8 I7 z6 F! R8 Q

: M4 {) D/ P( K! F0 e# N其他值得关注的竞赛
- J7 L9 h/ J7 G5 V, q7 u! f, Z( l(1)金融类竞赛(补充)
1 S6 F$ G3 d. r+ X: d/ L2 C  N! ~" OSN8 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」。8 `! x! {5 [" O
% Z" x$ j( E% Z6 \
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
( V* o7 S/ s# R1 Q+ w! NRidges 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」。
7 V% l, M! w0 H
) ]5 I7 ]7 E! }3 F- p" wFlock.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。2 G2 e4 E) {4 L8 x

' Y4 }9 _# B- x- `这一切意味着什么?
5 F! m% a6 K% S( c7 d如今,人工智能的进步正通过「公开竞争」实现。
  I& ?( R: X: X1 }7 T8 l3 ?) q# s, O' {2 |" ?; _& \
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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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。
; @8 R0 {  _! i* w
4 b4 U; r/ v, Z, ?8 q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」)。+ @. H1 [) \& [: f0 V( L
& d; W& e: w/ l
未来将走向何方?
  A8 }! K, A& N  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。
, n+ k8 F/ {& m/ t' ?/ b# H/ A" r+ D% v, M
未来,强大的模型与智能体将诞生于「去中心化环境」中。# h4 x* D/ k$ k. V2 T

1 H/ `! Q* I  [+ G9 r' [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。
% H/ C5 Y2 T0 @6 Z) b. Y
% x* ^' p, F8 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」。
3 F1 {  l6 @$ B3 z" p; D, Q$ C, I4 ]+ N+ {5 q
最后一点思考
3 j$ K, @' N4 F6 C% v9 g5 @; W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。9 c2 O& T. `; f7 S* K, ^4 N% L

" u2 O% S( N' a) X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。  L. w. F) A! M: l  n
% ^7 C& K; c3 \* m6 r1 W
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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1 |0 {% A) L" ]; [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」。# r$ o4 C* B7 s
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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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4#
是挺好的,也是为数不多能够使用的交易平台
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5#
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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7#
这个也是能够看看大家推荐的交易平台了的!
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8#
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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