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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:) r" d# ?& z6 J8 e% y+ D
# v7 M' Z0 c! F· 食物与领地; D) V* Z" ]# o1 F( D, ^
· 配偶 / 伴侣& W5 S N) C& h$ F8 @
· 部落或社会中的地位
( s9 x* g! ?1 b! V/ Q· 联盟与合作机会' K R1 j2 }7 D6 B9 J
- O, U0 V6 j3 P" n4 ^. N
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。
: T% l. R0 ]' b' n' h0 q2 }
5 \* }4 g" R8 ?+ X! |. V' d这一过程被称为「自然选择」。
4 o* K1 {: E& _4 S! i7 P7 T9 K `" y* S
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)。
+ O4 X) Q1 t9 P1 j
6 ^: @% U4 E$ ?$ p0 e7 D/ _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?7 ?/ P" g+ T$ _$ f
: }- C) i- Z. B
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。5 b. p* h6 Y% h9 Y k
2 Y) t9 G; |* L* q, I4 q
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。
0 I0 n6 H% ~ o: e. Q F0 J% Z6 S* A1 B
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。. I* G2 P# j8 z7 b# P
% n, D& n( w8 Y8 ^: @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。! ~- S9 O" L, F: w
8 [4 q6 a" q: z4 t; c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 l3 ` J( y9 A! |# E+ H" O$ o: t- j0 j1 O
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」。6 N* J3 a+ Q2 i( A h/ I, G+ k% ~( Z
1 }' w/ q: ?9 e5 ~3 M# R a4 m
AlphaGo 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:
9 @7 q6 q7 e: g L4 y: k
% j$ X$ E3 S; P* s1 \· 每一代模型都会与上一代模型展开竞争;
! e/ r7 K8 h( t8 T5 {
; y1 z1 e* v7 p' i: Y· 表现最强的模型变体得以留存并「繁衍」(即优化迭代);3 Z0 w$ I2 U; L, j: q
& ?5 n; X0 k z/ }( i0 Y' {$ J· 弱势策略则被淘汰。& ~! Y0 `. V3 o% F
/ M i1 D& [" o; |
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。
5 |5 ^; P6 d3 R3 [6 V/ U, ` w- y: y8 X! i3 y6 C7 C6 d$ s/ _! M5 `& _
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。" o- E7 X L# w' l- k
% X2 e8 }. g' l& C加密领域中的达尔文式 AI
# g V c) a/ R' `+ h! i, W* Z: z* VNof1 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。$ G. g9 ?# z0 G$ _
$ A- ^3 b- m0 ?7 \8 H
% i% Z0 R$ S& F0 d8 ]「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?」
+ S N; n6 }0 i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 e1 X& {3 i2 A' q/ A) g
4 O" W8 i' l: _
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。
7 N! ` K* I& \: s
: {! ?6 p2 f- ]/ S INof1 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 p3 N/ j( s" ~ K- [
3 {& R, x' @8 j$ \以下是一些最具代表性的竞赛案例& o9 s5 Y' ~+ k3 E
Synth(合成器竞赛)
" z3 G+ f( r8 P9 H(标识:SN50,发起方:@SynthdataCo)
, v; P. f4 O% H0 V% J( ~7 h7 x% N8 O. h% m2 ]3 M& 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)。3 a' f! `0 O: Q, V1 D. _( \7 a
$ L3 J3 `1 Q( M& ]% }4 a! W" S* D
「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。」
; x1 `% K* g- _ O+ H! A
: N7 Q+ B$ D9 w, m8 u% c" J6 ^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。
- e+ `* M, G3 G. C7 z7 `
" x8 y6 y5 \. ^6 n' Z! Z+ H1 G2 @+ l. U3 \ ]8 {9 g
「我们在 Polymarket 平台的交易最新进展:6 _% c Y- R" A- l, _- {& l# |
0 Q6 G1 ^. D# Z1 i: G) q: r・本金:3000 美元
5 k3 v4 o- W- {5 ?. y: \/ j5 g: D7 T8 T. L$ N D# K+ m2 B9 E) D
・利润:5521 美元
5 K1 W+ R+ G9 |5 l; O, L
& p+ |& D, I, w+ Q8 L・投资回报率(ROI):184%' ~4 k" S. `6 d
: ^ o: P4 ]2 Y+ }% o4 u& g. u8 |・年化收益率(APY):3951%
! ^ V5 G- l9 q% y; b5 I- i
i D5 ?% ?- J. o; y* P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。」
% g# @/ ~6 U) W8 E
7 ^ z# m# n6 F( |Sportstensor(体育预测竞赛)
- l F+ G4 T& G$ ~( T# `5 b. w' e(标识:SN41,发起方:@sportstensor)3 H9 {7 o1 `4 D
. F, I. C4 ]3 D! M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。% j7 k0 ^* d- y& n1 i
- L, z- K. x2 Z$ p( t+ p
: e3 ~- N1 E4 n) J7 q' ] z) N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%。- q/ q& }. x1 |+ R; a' J
" y/ {2 l1 r( X) F: E3 ]
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。
0 H2 L* e# W; Q
1 R9 `9 r) r. P. Z5 R' ^, L6 _, F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 S' N8 a2 v6 r* h# Q
% c1 e, \ g7 }2 \2 ? sAION(市场之战竞赛)! q( T0 h; K; f) ]. H8 _
(发起方:@aion5100、@futuredotfun)
9 W4 u$ p6 B. `2 R
" A I, M; {. i6 m2 e; l@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。
0 U* C, @3 l. X, b3 s$ {5 r" O. p+ N r" Z
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。
8 }! |; U' b! A j: [% Z& f) [5 R j+ X! L- 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。1 O. `2 D0 H( ]! i- k- t! h) T- N7 Y2 z
4 r$ a7 v0 ?6 v' A, 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。: ^& p2 _+ K' C3 C) L
. w! n& d* L$ z2 X9 CFraction AI(多场景 AI 竞赛)
+ `2 w( p. D$ c' ?0 w. Z/ U2 S% g(发起方:@FractionAI_xyz)2 p6 ^7 [. E; L! o( B) n. l. z/ R+ l
6 p$ X o# x" R) Y9 v Q
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。
' D. T, h n* X& x) [: `- p8 y! n; w! D" p+ r
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。# |" @ A ]3 o- D# I" w) Q0 |1 Q2 k
/ M. }: E8 {, Q1 B* m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)
& x( c' S% `$ x6 @3 f6 w(发起方:@AlloraNetwork)
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# G, w+ Q1 _' D$ y Q5 XAllora 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」。2 n2 i; |$ }& J$ T6 q" ]
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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 $ALLO 代币激励。
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该团队拥有一系列深入的「动态 DeFi 策略」应用场景:通过应用 Allora 模型,让 DeFi 策略更具灵活性——在降低风险的同时,提升收益水平。. [* M& O$ K! ~* n. Z2 K" z1 z9 h5 v
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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。( N" g0 M$ n: p) v( `/ t
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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
: S$ K4 n2 F5 \( F: c, ](1)金融类竞赛(补充)0 w: Q( W/ N- N5 `, m0 V V
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」。
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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/ V' h; \% m3 v {" R
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」。; L" ~) L' }) A9 `* t0 C
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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。
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5 B. ?) \7 j# Y5 n' ~, u这一切意味着什么?
3 B+ T9 k3 p' F/ Y, L+ W如今,人工智能的进步正通过「公开竞争」实现。/ s. B3 y- t5 r6 _ h7 A6 n: [
9 s: l4 U0 F. s+ u$ F, }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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1 T( v# ~ k% o2 p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。; w8 u8 l% t+ Y7 i, R V
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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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/ V. s1 T, A, ~. x: }/ G% y: E未来将走向何方?% z T: ]6 i1 F4 V1 H8 X
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。/ j1 N0 `$ E7 J) s( l; e
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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。# A6 B4 g$ n! X
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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- H, N7 g, @$ W! p. Z
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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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# N$ A6 O P. c/ C, s0 t. }
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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。
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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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