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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:9 Z/ F+ ?) H$ [) H
$ f* R* C! q# M: Y$ `4 \. k( d
· 食物与领地
- O; H0 H+ E4 I- i8 n9 t: o· 配偶 / 伴侣4 k, T% q: V7 x2 Z" d I6 E2 N
· 部落或社会中的地位
/ u$ m6 o( w1 z4 Y2 i: Q· 联盟与合作机会% o! Z1 P5 a. w9 k) g; U
. h0 {. `! r) h% @) i5 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。
" a2 u. N; Q" O! Y2 ? m" p5 {) W* ~: t7 c1 d
这一过程被称为「自然选择」。
- s* \3 @; L7 T \: E
; e% E* Z3 ^' O1 p& @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)。
" `6 z0 L m6 x. \2 p! [0 e
9 ~+ X5 t3 z5 ]7 @! L6 b/ }, x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?
3 m; [% I$ z! P" A7 F
3 q7 T1 ?7 Q& O$ j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。
: B0 w5 ~3 ]4 d* n/ ]
+ ^8 U! ?6 z( C$ l. N8 F& L7 B% F' s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。5 c. ] j0 B! D {8 ` P
* W$ b7 f8 _9 l/ @! G7 U, i
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。
/ y% Q& L$ E5 j' v7 n9 C8 Q
8 {. B" @2 ?. {( Z- M# ^, E6 E4 ~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。6 y( M, y; s1 C/ O+ a: e- {
+ p3 ]' x2 W: e4 n. A
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。
3 ^# a0 [: P5 \
1 C: H' X0 h {" V, K- {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」。. S+ c" s' u3 a* G/ q, o: m$ ^7 b
3 m3 X8 x4 ?9 e1 c$ A& IAlphaGo 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:* m, ~6 m* O( a
6 l9 D+ G" S9 l
· 每一代模型都会与上一代模型展开竞争;
' B. ~1 ~3 G! r" x9 l7 h) C. k H! m5 G* o4 m+ t2 K; h& ]5 g5 O
· 表现最强的模型变体得以留存并「繁衍」(即优化迭代);
: _( ^- ~+ k( d Y8 _5 v
/ Q: W/ B; P* `0 X; G8 ^· 弱势策略则被淘汰。* `! Z. Y. E7 A4 f0 c
* C: i8 `" E5 n# L: R0 f
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。
$ h" k9 }8 O/ U( h$ O! s7 y+ J2 x' v
' x6 @/ x2 ?$ d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。
* O8 u( v5 l" I4 l& [/ [+ k) |6 C* ^5 V( V1 }
加密领域中的达尔文式 AI- E: X( y+ k" x+ [1 ]! S
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。& r, k; ]. B% O; p1 h$ q9 L# C$ g
* p# f8 `9 e: T8 q9 s
" {8 X( D" h' L! H7 t& f; H2 m# ]
「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?」 ( L- Z3 t6 [1 o- [2 w* U
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」。9 z7 D$ _" D/ ]. g
7 I$ t& w" B; P; @/ j% B/ t$ z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。: l2 B5 o* s: f& n4 H- P
. W3 M7 u" c" _
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。+ i* m6 K- q9 O( t& w
( J, \) q2 ~) e o7 k
以下是一些最具代表性的竞赛案例( M, C5 Q* Q& |& O9 |3 w d, ^
Synth(合成器竞赛)
) P0 c1 D! M6 B* d, c" Y(标识:SN50,发起方:@SynthdataCo)% j7 H1 H& q$ E- l2 ^6 j
* @4 |4 N( @" q Y6 W- j- b4 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)。; w+ e8 U+ P- V; @- _
3 N; L1 w: o8 c$ Y「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。」
/ _3 @1 y; M8 L% k$ x
3 ]' `- l/ [; h d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。$ N" V% k% F0 X$ y' b& k& T! d
: _( h3 a# |; z7 f0 e s& l' ^
5 ~+ s! @3 h6 z+ ?5 z: f, J「我们在 Polymarket 平台的交易最新进展:+ y, x. [; K1 O/ Q9 `
+ C# @+ Y1 V' m- A
・本金:3000 美元
: I: q% N: {& Y, W" h) Y% D$ y/ T/ P: x& v
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( B( F; b; \, M% c( c8 P0 o
0 [" c' J( `8 d! e( F・投资回报率(ROI):184%8 E; K8 D, p" u& v2 k$ I# {
# c9 w* V0 ]! ?% i
・年化收益率(APY):3951%
5 d0 `! i% ?$ K. p9 X( m
5 b! ^" |6 y- P m8 ]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。」
F; Z- _) X% a+ Z/ H
& ]6 t- d4 f& `1 t& k. nSportstensor(体育预测竞赛)( n0 s" R) Z' }* X/ a$ e. R6 C
(标识:SN41,发起方:@sportstensor)
! Y3 {5 F E$ M6 l- a4 W3 V
$ `- g) w- j, C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。
( T9 \" R5 ?( Z& ^" D$ d6 q2 M& v9 o
) J7 W% P* q, _( ]$ f- z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%。- s$ _4 c+ i2 K5 h) z ?; Z/ B
4 x- j+ P6 w8 u' g5 }+ k! DSportstensor 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。
/ N1 z- U) P$ K& u! l& k7 R0 M( ?8 M* o$ `' H
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)。
1 u' g o N5 X( d2 `: |2 E" ]9 ~. O% R4 r
AION(市场之战竞赛)8 y8 X4 z. N `6 {
(发起方:@aion5100、@futuredotfun)
; j$ I r: M; I3 V! l8 y8 R Z7 M$ U% e* n4 |
@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。
1 A! b7 m! }! \! w" [9 O
$ X2 H2 W# N, h9 I$ 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。
/ w/ x$ ^& {$ Q2 y! s" n4 \' L0 J ~( E: k6 }
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。: w/ Z( m; ?8 x) G' m
! C0 O; u3 C8 H+ u) l9 t1 m; `
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。
' F8 G2 Q8 s3 _* C# O+ p- N. B! @% t9 P% t& ?
Fraction AI(多场景 AI 竞赛)5 G; ]) b8 g* {$ Y8 N- }# H4 d
(发起方:@FractionAI_xyz)
2 R# y b0 f2 b8 Y: z3 O3 o ? F$ I& E2 _
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, Q, d! t$ t2 u/ Y
( C2 ^& c2 |. R" \3 E
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。
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, z9 Y, T7 y7 [" 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。: ~* x( Q; A9 O: f( C1 N* R
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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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4 G: ?2 T/ \' A- M V0 ?Allora(金融微任务竞赛)
1 J7 `8 g8 T7 a+ d(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」。" i! m# o% R8 q3 ^# o, z
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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 $ALLO 代币激励。9 e9 C8 ~/ b, `& E8 C( m
9 M3 l, g# w0 t, `- @: O% N; D该团队拥有一系列深入的「动态 DeFi 策略」应用场景:通过应用 Allora 模型,让 DeFi 策略更具灵活性——在降低风险的同时,提升收益水平。
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4 W. P; t6 _5 d* H" v2 z例如「ETH/LST 循环策略」:会预留一部分资金用于捕捉「做空机会」——若预测模型显示价格波动将超过特定阈值,策略会自动将 LST(流动性质押代币)兑换为 USDC,并建立空头头寸,以期从预测的价格波动中获利。; R# y% h- y! {
6 `4 e" l- H8 S- L& G K关于 Allora 的一个有趣细节,Allora 将采用「实际收入补贴代币发放」的模式:例如,原本需发放 10 万美元 ALLO 代币 + 5 万美元客户收入」的组合形式,以此减少矿工可能带来的代币抛售压力。; ^/ q6 P! }* W/ Q9 P# {3 t! D
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其他值得关注的竞赛
2 h$ p5 L* R7 ]1 P. S* k(1)金融类竞赛(补充). m, a8 z. C. s, K1 O
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」。 D& X7 L; O. R6 H' \% _' 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。
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(2)非金融类竞赛
$ \! q4 D; q# @: b2 v, {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」。1 n" E5 ?) ~; v3 k g! C
) v: d3 ^& E7 i6 ?" ]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。
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: A4 b' y/ Y* y, y+ M9 O* T, L这一切意味着什么?$ u8 u+ r6 C5 ^& u- y1 P8 {! K
如今,人工智能的进步正通过「公开竞争」实现。
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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。9 a$ i4 Z( t3 K/ P% D# h( o3 B) a C
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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。4 O; P/ m$ v) _ J+ W: E
) |+ x$ \1 X& n! Y F+ T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」)。
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未来将走向何方?
" o. V: v- \% K+ j, @4 S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。& T8 K5 [$ q8 z2 }8 P/ \ s
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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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7 E6 Y T3 P' n# J& R& X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。
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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」。
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4 N4 U' G! ]& @& V6 z最后一点思考: @( c: t8 v5 ]7 }
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。) u, J% b5 y5 I% c- @/ _& T
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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。- Y+ N, x! [- s# d) y' K
8 d, {$ {. x' C/ Y, Y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」。) c+ @/ q# S6 z7 ~
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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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