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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:
" a" w5 Z- q7 \1 O0 m; B# d P I/ N: O1 ^
· 食物与领地6 X- V/ x, b" O$ c
· 配偶 / 伴侣
$ ^5 \' p( @% z1 _ r5 l ~· 部落或社会中的地位
* z: h( }$ L+ w0 M6 b· 联盟与合作机会/ J* ~9 Y) j; L2 m7 c- D" S
3 G( j' H% A6 E' d" [; 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。
/ r& w" R$ J6 ^7 ?( t: P+ b6 Y) E) {/ P' ~. f" T7 ^
这一过程被称为「自然选择」。
( L; D# s9 O# v$ Z/ ]/ |# c* [& t4 ]& ?! C
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)。/ @0 d5 \& C1 n/ b# M g
5 v0 m: z4 }& R+ n- q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?2 d2 c% t' R+ f
: T+ B+ r$ u) g* S
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。) v0 w. { c* F5 a( s/ S) W6 Y# ?. ? m
( l; k# b6 w. F$ F9 K2 g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。
" J4 K% p, @3 O# L( v. J& {+ C2 E% N6 W+ y) P1 P: S% l+ i: d
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。5 B. m/ U6 B8 ^8 _% @" H
3 z7 w7 x9 e5 r4 o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。
' O+ D- i3 y8 i2 \
0 j& Y2 @" r7 m6 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。
7 j2 C# b' r+ A3 O% @
L6 G5 K4 C+ x1 f8 S2 k0 F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」。5 S3 h$ b, T: P* m' m2 W
+ f; }$ i, {' c+ AAlphaGo 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:
" F' z' L1 O# S2 v7 I5 ^. F% e: Z+ y3 `
· 每一代模型都会与上一代模型展开竞争;) S5 E' X: o. [! R, t9 F2 H0 u
( h6 D& U2 ~: _- g/ o9 E. M8 x
· 表现最强的模型变体得以留存并「繁衍」(即优化迭代);
5 }- ?) x1 m3 P: s9 t3 Q2 m# o C* f
d0 d% w& V; ]) Q& L$ \$ y· 弱势策略则被淘汰。4 q# ]3 W* U# A" M
( O0 P( e" K _& |+ ]- Y3 j
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。
4 f3 R4 j9 Z8 J+ Z' b' a8 m( K! y% h$ H+ I; ]1 c0 s
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。
/ O4 s+ K7 ]& x7 N3 I: V; J) H
4 S- ^6 p1 m* t加密领域中的达尔文式 AI3 l4 m* o \, b
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。
: y& L( x1 Q6 Q' ?/ q
% v9 @8 f8 i% p: p. ^# W: T/ d. D* \% M6 D
「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?」
% r" f3 s5 O g& D- Z# g2 Q, Z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」。
0 D' L2 k+ k/ _: V. ` @7 X
8 B' d, `6 |4 n) a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。- L1 x: _6 @) j* `
* Y. i! V4 B _+ e
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。2 G, r h# a2 s; e
4 P" z7 \8 y; a( U以下是一些最具代表性的竞赛案例7 e$ Q" `. v: }& ~
Synth(合成器竞赛)
7 H& r5 z; Z$ T' S! h6 s6 J(标识:SN50,发起方:@SynthdataCo)) z" c8 R8 J$ M
4 }& g9 n- t$ {& C6 \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)。
& I- r( x7 |7 H
$ Q w: j+ b5 C' f! D! y* U「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。」
( x7 o3 }/ `3 p; u% V
7 \: O k8 ~# \ K1 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。. R( n+ e; k* O. @* x& ~ S6 C
# g! l2 ~/ Z1 _8 g4 B( ~# N$ k
% i( a3 h; o# w7 c8 S「我们在 Polymarket 平台的交易最新进展:
& u( h2 P: Z C& N5 A5 ?2 |0 j8 ?- o, u' k$ c1 z
・本金:3000 美元
! Y2 L0 B) O" k8 H/ Z- O5 Q7 S+ i. B6 K2 x
・利润:5521 美元
& F! C8 U* v* T) Q. @! V6 D( N
& @0 |( c, F% Q" T5 B・投资回报率(ROI):184%" h- `6 l* \( k" n
% `* U( Z9 A- G7 X・年化收益率(APY):3951%+ J0 B( F5 r. m8 J
V5 K2 F4 b X6 ^. w( i& A1 S) _, 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。」
' z( I! y, h0 w& ?' G9 ?2 f3 O8 V) d5 R J2 G$ i/ h& M4 x
Sportstensor(体育预测竞赛)( w" m* v4 B @ c
(标识:SN41,发起方:@sportstensor)
, K/ i, ^# v, u1 C% [8 |$ S, d+ U8 w9 O- d4 p
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。8 y2 M, F- Y1 i
# y* N) j. @: P0 q N
3 v6 i9 [1 u5 J+ { a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%。 s8 y5 Y) z+ C. r, ]/ l h/ ~, A# D
3 S5 g* w: L7 m- U8 l# j; 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。
. @ l4 K* w* r; K8 b) a1 r8 L8 ?! d
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)。
, A2 D8 k7 x1 F' u f+ K" L9 E) d8 w! M; ^
AION(市场之战竞赛). I# I- `/ B$ p$ ~* }
(发起方:@aion5100、@futuredotfun)% p2 Z* P4 _& B6 c4 l
2 O0 l5 J- P' r7 v2 V- ~
@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。
" [ c8 {5 R, f) s f' P2 `1 j( s" S: X8 q& y' J
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。
) l5 k( T2 k& p% @, S; E, k
% t& @# N( `" N: @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。
( l3 I% [( y+ C; x9 a! J3 F# n% L/ W" 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。6 n* b0 E" K/ \5 N
8 _% x* ?$ I8 S- CFraction AI(多场景 AI 竞赛)- V0 \9 h- [. M
(发起方:@FractionAI_xyz)
9 ]9 u/ c5 @8 w m
6 s+ y9 j. G* E6 W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。1 E1 k( K" j! U, H1 q, y/ X9 v; m/ D
3 K1 e8 E5 j2 ^6 j8 n9 v: 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。
- K/ q/ C& m) w( ?
2 x2 j9 u1 I/ W! }) u0 l; E; O+ v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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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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7 o6 }- o0 n n5 \" A" L) a" BAllora(金融微任务竞赛)
2 s- b! E+ d' H' U' m% A(发起方:@AlloraNetwork)* N3 l' U" A1 T# W' `( L
. W/ F: p, X7 w) ~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」。% m& |! M* E& r/ ~
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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 $ALLO 代币激励。
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该团队拥有一系列深入的「动态 DeFi 策略」应用场景:通过应用 Allora 模型,让 DeFi 策略更具灵活性——在降低风险的同时,提升收益水平。
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" d! H9 i9 l+ i0 S v例如「ETH/LST 循环策略」:会预留一部分资金用于捕捉「做空机会」——若预测模型显示价格波动将超过特定阈值,策略会自动将 LST(流动性质押代币)兑换为 USDC,并建立空头头寸,以期从预测的价格波动中获利。; ~ A C+ j" i+ s4 R
- J p& o7 _) P$ T/ u2 x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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9 [4 R9 X# ]9 ^$ c其他值得关注的竞赛
8 i% O, e1 W% y/ U6 l r: i(1)金融类竞赛(补充). L a8 O; f8 u) m6 r( @$ Y
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」。8 j6 ]$ ~5 O7 C1 `$ P6 w: u
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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。6 H/ {' k F! F
4 k4 ?) z5 \! u) ~0 X(2)非金融类竞赛9 u) l9 I" |' _8 K
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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6 U$ u$ c6 H- X8 F4 S1 D3 gFlock.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。9 g8 L& O" H3 K2 `9 Z* o
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这一切意味着什么?
3 z7 M4 E/ f4 H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 v2 g$ _$ B3 {5 Z$ N( }$ R* I
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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。' x" `0 v" ? d* G6 S. v8 G
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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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8 ~; \3 Q7 p% i# t未来将走向何方?
& u/ I1 j) k8 W( s' y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。; S! e* c) O! ^0 k! \8 y
0 o% ^4 l" _. P0 t未来,强大的模型与智能体将诞生于「去中心化环境」中。, W4 t0 s: J e3 `
) L% `! z& l3 L+ e" g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。
" T3 l3 U) S7 e7 P" x3 L/ {
( b+ \( w7 C6 Z X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」。 m5 H% z, v; L
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最后一点思考, Y4 a h: R+ A( D1 E/ V! 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。4 m. l3 }; p j0 M) I% L
- c/ [ M$ c& F6 h. }% W n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。# S( A$ h+ M3 W$ O7 S7 {
7 w7 S' j8 O" W! g9 a( @1 z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。9 L; W5 R# f( h; e. E& l7 [; ~
5 Y/ }) ^6 u; S4 m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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