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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:: M5 X/ C: w! y) U; O4 B/ r

4 [% W. t8 u6 I5 ^1 f: Y0 ~· 食物与领地
4 C! A2 W' S% S" y3 s( ]: \6 {; w2 v· 配偶 / 伴侣& Q5 C' M. p& a. H4 s- b
· 部落或社会中的地位; X& |. N( {/ M
· 联盟与合作机会: O$ g+ E& P3 d/ W* H% f2 J

: w+ b3 I7 Z: E1 |9 ]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。
. S5 F7 I$ t- R3 z& f! z" ]. C4 ]# [! t4 a8 ]; f
这一过程被称为「自然选择」。( K1 U1 G* T/ h. k
2 K! N1 g$ n4 Q& N
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)。
. g" ?* ~7 N/ b# F/ N
9 F% U( P0 c% o# |4 s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?
5 K  M; r& d7 u6 {4 Q2 p* {
/ [7 M! j& q2 P- Q( J- C6 L7 {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。
: z5 |7 L; H6 d% S( z
5 ?/ p, o7 o3 ^  N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。+ N8 O! R- v" E& F# j' }% r
  u$ t8 n& u8 \! f0 e; n8 V
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。1 m, Z5 X' L% o% a
# o5 t$ P/ g7 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。  H0 y1 q: _5 W- d$ t# o- A' \

1 P# Q4 q. ]" `* }; ]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。( u$ x/ J. {% D) h# C
. f3 S; W2 _: h' H
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」。
: V7 t% m. \& z; F3 m" b
+ l& C2 b0 Z5 n& t- l- jAlphaGo 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:
4 w, w' f" q5 J; U2 `' k8 F4 Q! h5 @  _+ }3 c6 W% m
· 每一代模型都会与上一代模型展开竞争;$ `8 m. ~' ^+ H; u5 H, ^
, t5 f$ W- ^) v* x* ]7 ~
· 表现最强的模型变体得以留存并「繁衍」(即优化迭代);. h/ ?! p' ~! Q) q! h/ l

$ E* q( L3 ~' j0 ~, y2 Z3 v6 B' R· 弱势策略则被淘汰。# f# g% t- w" B* n: L
$ ~& h( `( F7 Y" C& w  x) |7 b9 f& G
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。
+ R3 c( y3 W9 O
% z# v) @  j6 d& P& U! b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。
; T8 X' a* [) c6 q0 i, y% y
7 P- k5 a6 O* P" A, H加密领域中的达尔文式 AI0 ^+ ~, E7 N0 @4 V& |7 I
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。. a( I& n6 n9 v; l3 S7 Z2 A- u

( d7 @  i4 B1 ~" G# D  L7 P# m7 C' S5 N
「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?」
* Q9 Q5 S  g! l5 d  o' a( J1 l
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」。
& G* ~) }# x; J- f5 x# R( L& g7 q$ s. g2 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。
% N# [$ r" t* l
$ M4 f0 u' X9 V  m# Z& zNof1 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。
0 }0 [, C" |, W5 d; I
4 @2 O7 u8 \( ^5 `) [, F- F1 N以下是一些最具代表性的竞赛案例6 p6 i( g: Q9 t! Q$ {
Synth(合成器竞赛)5 ?' n, F- E0 W$ j' {6 V! ~
(标识:SN50,发起方:@SynthdataCo)3 E9 P6 m  L# I% |; i* a8 ?

* t. _6 h" o2 m: F- v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)。
' x& X6 L" z/ t
! Q+ |0 X% x9 T' t2 [* i- Y; Y* T「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。」4 o" \' \2 c2 I( I

9 m4 L/ `. U4 U& X: b. S( N) x8 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。
% n) u5 E9 n# ~
* G$ y9 f6 a; V7 s# P
: X9 O3 }. o/ V「我们在 Polymarket 平台的交易最新进展:7 w, s( R+ V* l' c% H' l
8 [8 M) ^. b5 g8 Y. j2 U
・本金:3000 美元
; L+ k' ^( j$ h$ |' T
! V2 M3 c1 s8 z# |, f5 K・利润:5521 美元
3 y8 F# j5 X; Y9 s+ t2 D2 Y
* K) F, W+ ?2 k* x& F・投资回报率(ROI):184%; Y0 n1 c7 u9 I0 V0 [* O0 n/ J, \
" N" R: @" v9 l6 P! j1 B
・年化收益率(APY):3951%3 O0 t3 @4 \. w
" M+ y3 z* r" p! W
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。」
; c2 f0 |& W3 Y9 C3 Q) [+ o
! Q, I4 T3 g! U' r0 ZSportstensor(体育预测竞赛)
/ e9 i  T! T, h2 O" f(标识:SN41,发起方:@sportstensor)  |0 b0 M4 b; {6 F% u* ^. y
2 B  b% a: E" S% |$ q/ P) A
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。
2 j- T4 z& t8 }1 r- H* J8 Y
+ t* Y8 ~' y; m1 [6 r
7 F( Z9 Y0 \; F1 `$ q' F+ s$ 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%。
$ l$ I  Q7 ^6 p/ A8 }  q; b( W
, V" f! w$ ~; Q; w. r& 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。  D/ K6 D( J% E
+ {3 k/ d# G: T" S3 B# F) N
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)。* r+ g7 b8 z* t  `& g7 z9 p

2 n$ Q$ o/ @8 v* c4 M* C( OAION(市场之战竞赛)
$ U" g: X2 y. W4 }( h9 b; S(发起方:@aion5100、@futuredotfun)
0 ~8 W' G% e# l9 H9 x0 D
8 q; m+ W4 \; t8 o$ K+ w  m@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。" E8 b2 k- r- y9 F

9 G: R* W2 O1 _3 O+ a$ p' f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。
. Q4 ?3 [( Q) g! E0 X* a% a) H& j, O7 e2 L2 X
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。
, Q0 y7 e) Y2 \( f0 Z1 \  E  ^; l1 J' W* m& L4 E
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。
2 j' W4 U4 S. s- G# z  O
- h# x& q8 I7 W; mFraction AI(多场景 AI 竞赛)- a4 q9 b; M" _0 W( z  [, [( Q. w
(发起方:@FractionAI_xyz)9 Y; ^4 D1 w5 S4 X8 X
5 |& d$ j3 I" i. v
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。  E; N+ l$ Q& [0 n

/ Z! ^; V% @5 W- w; h- y4 B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。
  c$ V! Q: @3 V7 G2 H5 _/ j. Y% r5 g# T* D+ c& t5 D
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。& O+ p+ w- m4 C( M8 [

8 h1 E% B+ Q' u6 e: L& L+ h( @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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Allora(金融微任务竞赛)
* B# _* }- ?5 B5 W) G2 E$ T; j! n(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」。
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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 $ALLO 代币激励。
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该团队拥有一系列深入的「动态 DeFi 策略」应用场景:通过应用 Allora 模型,让 DeFi 策略更具灵活性——在降低风险的同时,提升收益水平。
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例如「ETH/LST 循环策略」:会预留一部分资金用于捕捉「做空机会」——若预测模型显示价格波动将超过特定阈值,策略会自动将 LST(流动性质押代币)兑换为 USDC,并建立空头头寸,以期从预测的价格波动中获利。
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关于 Allora 的一个有趣细节,Allora 将采用「实际收入补贴代币发放」的模式:例如,原本需发放 10 万美元 ALLO 代币 + 5 万美元客户收入」的组合形式,以此减少矿工可能带来的代币抛售压力。
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其他值得关注的竞赛  U$ ~6 o* A, u) P
(1)金融类竞赛(补充)
; }2 ]! U+ F" D5 S! y  a; aSN8 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」。7 e* b8 W/ w7 Q2 F+ h* |8 s0 m. `- |
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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。) {0 i4 b( k$ g3 g

! y( |2 y9 \0 T- j# d(2)非金融类竞赛
/ @! i: t8 M; t% [# u; R! Z0 QRidges 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。1 r+ m" I4 F% @. z: O% w
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这一切意味着什么?
% ~' y3 h8 n; k+ X如今,人工智能的进步正通过「公开竞争」实现。
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( L. m. `  k/ J7 ?8 s( [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。
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& q6 v$ b! Q. 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」)。9 N" G4 q) r& A% W/ d* U
9 Z% t& a. _* M) P
未来将走向何方?& Q, T$ M' Z0 x: h8 b( B. e
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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未来,强大的模型与智能体将诞生于「去中心化环境」中。# S: G. ]) c! f# m

+ F" g. }, G9 ~+ n% A; {( ^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。- I# P+ c9 Q1 ?2 E

0 @6 e  A% K! Q1 ~5 Y) O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」。0 v( Q, A0 @; s- D: a, v1 j
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最后一点思考
2 v3 b; P% ?1 d9 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。# T6 l  b7 j$ \5 V4 v2 O& |9 \

, {/ w9 i! S1 }$ u' z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。$ o, k! A! t: C

) V! o! ?2 T+ ^" o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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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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