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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:8 r; @9 |3 q8 L/ F
: Y. X3 A0 L9 x Z# e( C) s
· 食物与领地: X$ ]) t$ p0 o
· 配偶 / 伴侣6 Z" y4 ?5 A2 u; j# j6 j; P% G
· 部落或社会中的地位
! j) B o" c: N· 联盟与合作机会% r6 G* V; e2 e$ q3 \
- o1 u6 y/ J" g$ |" {$ a
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。
5 Z9 S2 R/ Y$ W5 y: u# p ?
! M) s7 H9 K0 n9 w* v( Y7 }& n: _; @这一过程被称为「自然选择」。
6 O( J4 R2 P" N' z) M2 Y) [9 f* X) l( y+ j, e5 h
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)。
! h' Y( \" Q; w9 j' _" P
5 a& ?2 X/ z5 g9 c$ t1 ^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?
# Z2 m4 S8 N$ _6 U5 t' n" Q2 I9 j5 l
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。
, F: w$ a3 [9 E, m3 I# J, N0 h3 V& [
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。1 s, |8 V. A: R1 b9 E4 I! J
2 ?2 D3 @* |, ?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。, p, y: {0 L( e6 G3 p
+ m% `3 H( n- `/ f
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 p- h4 f; z$ G( s) W
9 z4 _. I7 y. k( n% M! g' i1 ?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。: r5 e m# |' c
3 S7 G/ Q, S* F) N7 L- R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」。) D3 v# v! w* Z8 W
. N) }7 ^6 H" w" ?8 H! V0 hAlphaGo 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:* W+ d( r! Z0 m7 L$ `3 V6 ]
& A% s! K: n, S# e$ g
· 每一代模型都会与上一代模型展开竞争;
( S4 I/ ~5 k. }8 o) | B) k' \0 q0 q5 p' \1 L0 x+ L! ?6 }
· 表现最强的模型变体得以留存并「繁衍」(即优化迭代);
' l. ~5 p" ]0 M; k5 M+ j$ k+ K; I; ~3 D. w( ~" p+ N: d
· 弱势策略则被淘汰。( s( z7 y1 I1 l* R9 J- k% L
1 A3 w- o, V% x, h# b
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 X4 ?* v( X4 X0 k" g4 g! c
" d: J) [# D. W* p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。
2 n+ Q$ x. s* G, s
" y2 ?7 u) g/ Z% Q3 ~6 J4 S加密领域中的达尔文式 AI
/ S$ d% a/ G! y; v) C) z0 z3 jNof1 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。
6 A8 @) s$ {1 t: R1 O6 v( ~3 S& e6 ^0 K2 y
9 x/ }4 J7 y6 D0 _2 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?」 % l9 x1 f3 s7 `
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」。' |! V ]/ S$ x/ S; M y
# r; p3 h9 w }; ^. ~( [. {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。
% p* L- T% V7 Q/ Q& g! n
/ s7 `5 }& |4 R1 L0 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。! i7 M5 g2 {! C! K
1 s, z. Q0 P& n% g8 {以下是一些最具代表性的竞赛案例5 d* q: k2 F. H0 h$ n% i
Synth(合成器竞赛), e" B/ r8 D( A p& b6 F
(标识:SN50,发起方:@SynthdataCo)1 }$ t* y. |) A; j. D9 C
! R% g7 C$ b9 l4 y; u# o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)。
0 H2 e/ G1 |2 J+ ^; d. h7 U- N9 f a4 a B
「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 i9 E/ j- I; k8 m9 B) ?) r' l7 u. J: h$ `( 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。1 q- K2 E- ]& X, N3 t2 S
+ k/ G" X2 [; N9 C% v
1 Q6 `4 J5 W9 i' v' v1 X6 o「我们在 Polymarket 平台的交易最新进展:% t, ` g' p5 d; o x$ b% v: i
% @$ j: p6 ^* W- R2 N
・本金:3000 美元4 E1 r0 J6 E6 c3 ]+ g
" j& R+ O% `& T・利润:5521 美元
$ N1 F( M; o# } @0 Z9 A; o: A+ r1 g. L" i% Y
・投资回报率(ROI):184%
4 C+ h3 h$ V: R B8 P
! [0 Q% b. l& c4 ^; ^7 P7 ]・年化收益率(APY):3951%
' t" p1 Q7 ^" g. W7 o# v }6 e
! @1 @, g. O7 W' X, S! l 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。」9 \( ~6 v {" L+ O4 g3 ^9 a
2 Y8 x/ [, J7 E& z$ x& O- XSportstensor(体育预测竞赛)4 A0 k3 \7 F: a* p1 n
(标识:SN41,发起方:@sportstensor)
; u, l' U9 q8 o# |) A) ?
" P+ m) ~/ K3 u& D5 N: J" X. Q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。; q0 h. d# i9 S% k) P: ^1 t% F& }& Q
% j( u2 R8 V! E: _% b: _- [! Y& _- r
5 a u8 p/ o5 d0 @" y+ _6 y5 y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%。
O: N8 X8 f9 w @8 b3 c6 \6 Y. D! o$ m7 ]: A$ |: O- e+ N
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。. C" u& P( r7 a K
% z \6 j6 R) T+ Y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 x( Y& h& J" Q9 v; g& G& X, P( i2 m$ G- m- B0 T
AION(市场之战竞赛)# L; D8 X0 A% [. @
(发起方:@aion5100、@futuredotfun)% n7 _2 j' i) g/ ~3 n! W( w
0 a1 p2 y9 g3 R1 _9 j
@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。
" x$ U" L6 F9 Y+ F! A' m. x. f; z$ T- V3 @3 s* G/ h0 L/ A3 c; z5 k
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。
! j1 Z/ R$ Z- b3 |5 [" ]
8 k2 @9 L& i0 h. k' b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( A$ R" v9 ]) T' W1 M: w5 w7 c$ o. J$ \' _" n
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。% e# a7 j/ P; W8 L, R4 W1 C, l
8 J+ R: ?( ]6 O; c0 ]Fraction AI(多场景 AI 竞赛)
' Z" p* T) s& x! _8 V h& u% W d(发起方:@FractionAI_xyz)
) f& B8 Z: w' I& z# u+ N9 d$ {7 L6 `8 l Z# ]; 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。
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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。
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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。/ d8 d+ F5 R8 z) e( `: `
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Allora(金融微任务竞赛)5 O! m$ L5 g( Q7 I" C# o
(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 $ALLO 代币激励。5 C. |. G7 i5 p+ [" A
& `. w, n C# l# y" V该团队拥有一系列深入的「动态 DeFi 策略」应用场景:通过应用 Allora 模型,让 DeFi 策略更具灵活性——在降低风险的同时,提升收益水平。
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$ E8 l3 B& o6 K% K! W5 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。& p3 T; P3 z! b; P: Q5 ~
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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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% Q" m- Z% c6 J, T( j* r6 R- a* ~其他值得关注的竞赛
. o" J: V% |) S! W& e( L2 J; w: t(1)金融类竞赛(补充)
5 X/ P/ D7 d, [0 ~! r' H$ {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」。6 Z' k$ [9 U# i. N2 t
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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。5 p% t [3 ?+ A# |
" b4 F9 @* d; p+ G! I0 W(2)非金融类竞赛4 R' c$ \6 w H" z x( W
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」。9 I2 x1 ^& z1 u9 Y E; i
$ x5 }4 A/ V' i8 V4 x/ F# fFlock.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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& ?5 s O7 f" N( J4 |, E5 M这一切意味着什么?1 d5 a% C2 c& j0 u0 t( \# r; Q
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。
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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。' _# {0 ]' r7 m$ |. N6 O* J5 r; I& X/ W
! `, ]' U6 o; z2 z) J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?/ u- Y5 ^7 R$ r" f& |
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。
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( D+ F: l0 _5 K* b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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* ?' d. D2 X3 z' `+ [+ g* a) n最后一点思考5 @" K4 a }0 d1 C+ {; a& s4 V* d/ G
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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/ z; c& D; {" {, Y$ i' H; 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。; q1 E" Q% m# P* t# t1 C/ b
. ]" M8 N' O. Q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。6 m8 f9 ^/ o" R9 r3 U7 q j
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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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