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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:/ o! Z. @$ P) x
, P6 O( m! o; C O0 p6 P
· 食物与领地# U# I5 U. S* i! H, v' F
· 配偶 / 伴侣
* g4 |6 b, \( i5 |· 部落或社会中的地位
9 W$ B" u8 W: m9 `7 K- X$ j· 联盟与合作机会+ L1 o4 m4 w; v3 \
3 ?, S& x# G+ a; y: q) i
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。" B+ h6 I3 t/ h4 t: E
7 U% q, @* M; x2 ~6 }+ f' y这一过程被称为「自然选择」。2 J& s) `" V! E9 z! Z, O
) o; m, ~! d" \& y/ g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 R8 v; p2 b0 H5 S/ P8 g6 h6 Y) x) Y5 a8 n9 u
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? D- { |4 ^& U/ |0 z% Y
3 @0 D+ K' l6 a& b' W
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。
- A* ^! @ K1 z3 T
% B5 A/ e: \: l" v! 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。& K8 ^5 k! P! q. P7 l
7 t: s9 C" Y- U. m
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。
- o# ^5 m% x( a5 i" V
8 ~) _% @) p- O9 h# z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。
) @% i6 n# ?/ W7 k) J+ H+ w" P, ?7 ]. r. x) {: e. B3 A3 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。2 x* Q# U* k4 K- r
" ?+ e$ n3 ?! j7 x6 E8 W6 h8 O0 }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」。
7 s5 g# A9 \. S1 |, r* F) ^ q' N
5 b* N% K. E7 g, 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:
3 k& i/ h0 w( r8 W
p r3 @4 o. I! C· 每一代模型都会与上一代模型展开竞争;
0 a! x! k0 ~% I+ S! Z& Y( I- l0 Z; Z, X( z, d1 _- a
· 表现最强的模型变体得以留存并「繁衍」(即优化迭代);
9 f" N+ {* V8 n# `1 V7 s
1 t, d4 H# x8 e0 k. C· 弱势策略则被淘汰。
6 Q/ b, E) ?, A* I2 x$ @
6 {8 H. V+ x+ D/ q0 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。3 f, a4 Z) s' V* p) m
: z% j' O1 d- w+ A( H) J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。
j- W" V2 M. R) Y6 Q: p( y* i/ t1 L) Q. @& r4 S
加密领域中的达尔文式 AI+ ^3 M2 S7 ~! P; T1 H4 E9 d
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。9 M2 ?9 w, w/ {9 |: q
( B Q! O7 ^, c& u2 `
9 n9 Q- Q/ J, }, G( ^7 `" E& @「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?」
, w6 \! o5 [/ c8 `4 p$ r8 f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」。
v1 i4 d1 F3 N9 Q
6 m! |2 r' E5 |5 W+ E: t% 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。" w+ j+ ~, B' t+ g) w% s5 V
' r% E7 d- Y! c: u$ ONof1 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。 { Y0 H, ^' E# M* H
& V4 \4 M: ^) U) c1 R/ Q$ t! ]以下是一些最具代表性的竞赛案例
& o5 z* K, A5 R' C/ PSynth(合成器竞赛)6 l: i7 g# A% O9 y
(标识:SN50,发起方:@SynthdataCo)6 h' j4 h. I( C6 o7 r
7 l8 J6 [2 t: [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' J- V' D" j) T" ?) |( j
' L4 o, l- G, K9 E% H0 x「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。」 c* I/ [* e/ \+ `# H
& z5 V/ j. Z+ a* E* J+ v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。
4 o3 @, o/ Q; B: \0 V( Y% W& ?; F' T/ R7 p! o7 v
( q0 n) B* W3 M9 ]0 ~& U4 M0 y
「我们在 Polymarket 平台的交易最新进展:
. g/ X$ i$ ^7 X6 `3 @& D! Z+ _+ b2 C; |0 M
・本金:3000 美元; u) I1 y, a( v1 X$ X9 S& [
P* u% j# c* P
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" w' H, Y# m. X( T2 L/ V7 @/ n7 A" [. H- ?; ?- [
・投资回报率(ROI):184%
* n* a8 @, |8 f
9 N0 c B; d7 v' O7 A; [・年化收益率(APY):3951%. X9 \ }5 R0 A$ v* ^
8 s0 I% [- ~: r/ [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。」) {& t, Z& u2 S5 P2 A# q6 y
2 X1 Z1 R0 w0 C Z
Sportstensor(体育预测竞赛)
8 [9 M2 m1 M, ^(标识:SN41,发起方:@sportstensor)
7 e/ e: ?. G2 ~5 V: q6 X
; J. n& ], A$ b) p' K6 d+ r+ o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。
, z4 ]; x9 ~, {5 f% z3 Q1 Y/ L
8 p% U; A, A+ o3 L" a: `0 m9 S. d9 \. |# 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%。: r _' i" F+ |. _' I t
% T" c+ A( w5 d( A' L; ?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。% }* z1 h6 D# H. H8 F" M8 V0 d
9 o# X% c. N# O- f! w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)。0 Y/ _5 } J5 L0 Q" q1 S
9 t/ k0 o; \8 |, D; {9 W, z9 u3 u; sAION(市场之战竞赛)% V2 b) i; D0 }; w" X$ w* L0 ~
(发起方:@aion5100、@futuredotfun), A) A8 h! Q5 u3 ^
5 a1 g1 u) r' T2 L2 k2 A0 |@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。
* I! @; j* X* F2 t6 r" \, Q
3 P3 O) P9 J8 `3 [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。
' |4 G- t: y( F1 F9 f" f
$ z5 u2 X6 M( n' J/ A& T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。
# p' ~- H W( \$ g, q/ M
3 S1 f8 w, |2 F3 x5 ~# G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。
4 g( @. R7 s0 ^# J$ K/ C$ G' i" [; x' O( @4 T
Fraction AI(多场景 AI 竞赛)
$ r. _. M3 p5 r1 R2 P(发起方:@FractionAI_xyz)8 H. o1 C2 j) ^& W; Z' s
' A0 E7 C }+ }& E4 R% [+ D7 {9 h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。
3 y& O1 N3 C/ E; y7 ]+ {) Y T [ u, V }% d3 m7 k
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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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。 j$ Z2 [. W0 y5 V
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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。5 f+ h$ k+ ^0 n
8 m7 o5 V9 q$ T' |( dAllora(金融微任务竞赛)! @3 [2 i' {4 D6 T9 X7 T/ Y
(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」。. s1 R. c/ E: ~
$ D& L) O/ n5 l* h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 $ALLO 代币激励。* j% c) l) S0 N& A. l9 B
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该团队拥有一系列深入的「动态 DeFi 策略」应用场景:通过应用 Allora 模型,让 DeFi 策略更具灵活性——在降低风险的同时,提升收益水平。
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例如「ETH/LST 循环策略」:会预留一部分资金用于捕捉「做空机会」——若预测模型显示价格波动将超过特定阈值,策略会自动将 LST(流动性质押代币)兑换为 USDC,并建立空头头寸,以期从预测的价格波动中获利。
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2 |1 b ^8 F2 \5 \; _关于 Allora 的一个有趣细节,Allora 将采用「实际收入补贴代币发放」的模式:例如,原本需发放 10 万美元 ALLO 代币 + 5 万美元客户收入」的组合形式,以此减少矿工可能带来的代币抛售压力。
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其他值得关注的竞赛2 D9 N1 U |9 y- @; U2 x$ ?
(1)金融类竞赛(补充)
6 H4 Q% c7 \; C" @# LSN8 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 P$ \; E9 _: k5 ]3 V/ e. J _
: N( h9 n' t8 ^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
1 p+ i& ]5 c1 }% g5 ^0 }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」。6 O$ U5 j1 r5 W& L4 l# @
% t- L( Y% Z' O; |) t5 s8 O) { PFlock.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。 H6 f, `- O/ Y; l7 n
9 r! v ^* L, ~' q* l% ~这一切意味着什么?
O, R& C/ w& l' x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。0 Q7 e& U; C9 [( T) `
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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。3 U2 T- f% P6 D" k: _8 Y
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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」)。
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未来将走向何方?
# \. G. e0 i' R' L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。
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6 R4 w& M6 i' ?6 S( k7 S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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; Z$ l \2 f7 z6 f0 Z" y8 @+ O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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最后一点思考* R5 H4 j* w" m8 B, K
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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( L; P$ r' W0 q' a7 M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。0 a0 i( T% Q' R! n) e: t% L
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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。4 y% A% c# Z4 U' c" @
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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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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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