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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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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:" ^/ C0 Z4 X* ~1 S) E
& E. h7 B/ \/ ~6 `5 m( V  @) H
· 食物与领地
/ a! q  W1 F: a; ?! l· 配偶 / 伴侣6 \' `: W$ b' S7 [, t# l! u
· 部落或社会中的地位
  V! O; b7 m8 B· 联盟与合作机会
# x( p/ c" q" L3 j! Z7 r5 t4 }# @, e+ F  s3 Q4 D# t9 Q( H0 a3 t  c
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。
7 V5 l) l: q+ X  e) G: \+ {  M6 s* c, a
这一过程被称为「自然选择」。
$ p% ~: y% G" r+ C/ L, I
; w! A" o/ `$ {5 W7 L" x; 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)。6 I6 p. s" \* f; g+ Y" J
. y! x, N! T5 d" B$ o/ ^
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?
- k; f, ]( [$ p' G  x3 d" W. x; N5 S5 x9 i
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。1 m5 t) c/ P; _9 r$ Q# O$ z
0 m% H5 g- E( c2 t0 ?5 P
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。
5 O8 v1 @/ N% l0 s8 `2 z' O- Q% b7 ]' c! p
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/ x/ o9 w! R3 L8 e+ z  F. X# [

/ t& a( U, R. ~9 S+ F6 H  N# g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。# u  N! c+ N. D; `! ^! a
$ U* z- n0 W: x- [# S  u
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。
+ Y. q' l2 |8 e# F: F6 S4 ^+ e0 ]! y0 L! E2 a& U& |
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」。
+ S# ?% `: A& q+ O/ W, O# R7 G2 j3 [& x5 U* Q/ d" y6 j
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:
/ s+ k( o0 T7 K! a. n% r7 w: k! S; N6 d% y* O" \, z
· 每一代模型都会与上一代模型展开竞争;
- m& {5 I, \4 B+ I" k% {. x! P: y7 l
5 h. n4 Q' E8 m) M, _· 表现最强的模型变体得以留存并「繁衍」(即优化迭代);  @# E4 ?8 s+ D) }, m3 {4 }, g5 W
) {# t- p6 A6 J. d
· 弱势策略则被淘汰。/ `+ u: v. j' T- x( P
, _! z# U6 Q# X3 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。' F/ y( R& _1 C  Q- V

' q* f' W9 \9 [3 D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。  _: P2 o5 E. D- {( C3 _

9 d7 m) U0 I9 E! d, W/ [0 g加密领域中的达尔文式 AI
( }. E, U& }0 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。& s& d4 J; }4 y6 {3 y6 w
) |3 Q- o& g4 l" ?& B
. e. A, m5 ?' z; o
「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?」
4 M( ?( v# Q  H, H
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」。
# w. V/ }0 `+ o4 ^) H
/ y( @2 R* ~. g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。
5 d9 @1 Y; Z8 j( Q( u& u- F- R8 _  }4 |# m+ 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。8 g7 J0 ?9 P; E9 P$ G* i

3 B& S, ~8 X" g0 e* Y1 d4 x以下是一些最具代表性的竞赛案例
0 |* u3 v1 l& d6 ^+ bSynth(合成器竞赛); b: O/ D. \$ S% Q1 k. Q
(标识:SN50,发起方:@SynthdataCo)' k$ J+ M2 |  z5 y$ m# K% D0 T. R
0 y: C. R; H  o9 A, o# l
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)。
# z7 D2 p( t, b) I
& ?: V- u; d3 j「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。」; ~8 j; T1 G9 o. d8 W6 E

2 y+ H' P) [9 ?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. L9 Q+ h4 ]) W4 V7 i4 q
* y2 Y$ f1 f( o  A- a& {5 J# N& c( a$ s. h, [9 V
「我们在 Polymarket 平台的交易最新进展:  @! v2 M7 c% t& W% H) G" P" G% z
) f, a) G' ], k( h
・本金:3000 美元6 h5 H# `5 k- s: a; t! l+ G0 Y

: p% j" U5 e9 H. M& L8 |) v, [・利润:5521 美元" K4 C% l% y( V3 ?0 P

- C4 B* B- M1 q・投资回报率(ROI):184%
0 @( D1 ^* R( e) F. z/ ?% o1 X' o+ ^7 m7 H( A& M
・年化收益率(APY):3951%
5 X! ~6 y. R/ ^0 Q4 S& d8 M* F
% A" |$ V4 Y- {: p) P; b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。」
' m3 Q0 e, v! x3 y& G5 P, c/ i; Z! {
' R$ v; f  @& gSportstensor(体育预测竞赛)
1 _4 g" `! U* j; W# O1 J( d(标识:SN41,发起方:@sportstensor)( e1 |# E: D' b# u) j

& [8 s8 Z1 P( I- K3 {6 s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。; [3 T, U; ~, k; H

( P: X& S$ }% ?# r. r6 {: ]$ m7 M
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%。9 Y8 V% e* L% T" @. K# X- r9 H0 w1 Z
4 s/ V% [+ g& Y- F7 O
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。
; k) a1 d) h# n- U1 a6 c" @
  I# ^. [. }8 L: c' ~% S/ Q0 q+ \$ B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& q% t6 [& `; F  ^
$ w0 N+ D8 K6 E' Z' T  PAION(市场之战竞赛)
& {, Y5 l8 Q' H# f) A' |, T# U3 Y(发起方:@aion5100、@futuredotfun)
! z, I; [/ p/ J, Y% s) o, G# O# ^
" f$ V0 {( K9 A@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。% u4 a* E1 r3 w5 B" Q: t( h1 y- R1 e
6 b+ k; I* Z* t! t1 E! Y4 H# L# b- E
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。
5 K: y; Z4 v- }( x& s4 q" j) U% _& B: K4 X9 v. z  V" u
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。
) c3 e0 y1 p5 m& t  M0 ?/ v2 I5 |  F' T
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。
! D6 J/ \% X+ o/ ]6 B0 ~9 ]( l% M$ p0 T
Fraction AI(多场景 AI 竞赛)
1 a; H) M8 q, \& i& a(发起方:@FractionAI_xyz)
0 O8 o. C3 C; L" o7 j, |! `8 U  }
* I) r! p( O  {0 g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。
& h1 ?6 u) S' C9 b; q% o6 M% z0 {4 K4 }( Q8 I
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。
! O# M$ q: D6 g5 i! K, o. m0 u1 \( Q6 F3 P* Q3 c
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。
4 \% |" I* o7 x; s6 V3 K7 n
' A9 ]9 O, P8 z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。2 M1 T' ]( {8 s/ T9 \+ M. g4 P

; @1 H$ X. y+ G3 K% EAllora(金融微任务竞赛)
! L( l& U/ w6 r( G% [1 I5 e(发起方:@AlloraNetwork)0 g$ a4 H  s: r0 B. d4 n4 [

& _: t/ [6 k  j& d! VAllora 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」。% [- Z# X/ V6 z3 @

" V7 `8 I0 t, `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 $ALLO 代币激励。! }! V3 u% l7 K& j. U0 t
# [: x; B. h. u0 N+ F' d8 D& l
该团队拥有一系列深入的「动态 DeFi 策略」应用场景:通过应用 Allora 模型,让 DeFi 策略更具灵活性——在降低风险的同时,提升收益水平。) G  T$ x/ g' n* }3 y
( l$ ^: e  t( q, w4 m& j/ ^
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。
; r. v  l- G% Z  ], V9 H* F8 e: X' {4 |5 f# O
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。
/ x$ I- @: @; b
* s3 z5 z6 r- S. s2 S其他值得关注的竞赛  [& ~) ~: r8 A: h
(1)金融类竞赛(补充)
6 r6 N" P/ P- ?% [# n$ MSN8 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」。( L- V4 I, S4 J1 b
' l  D% F- ]  k- o7 G* @
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。, C" p/ Y0 T3 A9 I
0 R. }; y9 R# g$ n' \  S5 W
(2)非金融类竞赛
  w& Y; Y5 I* YRidges 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 `' w" ~  P6 U8 m2 E% L

5 c5 `' u3 x. P" Y4 |7 I' \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。) ?  k0 c* \  V) B
& j" v0 _# D# O* p! Q# z* U
这一切意味着什么?
6 J( P0 p: S4 M/ c如今,人工智能的进步正通过「公开竞争」实现。, b; k! P$ X. v9 R# C, k3 ^9 m

+ p; g! l! f: I$ G2 l- q! [2 X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 B4 O, I* s8 o0 q. r- Z; }7 P; A+ q
  G* U% {/ f" i
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。
" i% B  h* t2 d" |/ H0 D8 E
. r' w. n! `" u- e9 A$ h0 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」)。
) R! D3 t$ K5 \- e% ]6 }# A: c  }$ S
未来将走向何方?  ~5 e0 q4 g' k. k" Z& J5 w* {
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。* U8 t( H# D, @6 A" r1 y3 g2 B$ l

+ v* ~6 Y: Z8 H5 q; q未来,强大的模型与智能体将诞生于「去中心化环境」中。0 P2 O0 i+ Y* u8 d3 T% i' g9 I! |

* Y" b2 `; w5 N. @; _. x' |# c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。1 D9 V6 C& @; N! T" x) q4 p
6 Z5 a. a  B- k( U& ?
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」。8 W) V" ?: B# l+ R! v& i- f  p& m6 T% m
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最后一点思考$ [  Z. ^/ S, E$ |" t. N
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。. a6 }, i& e9 q6 s

' a2 k/ J) F6 V, ~: l& h" a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。
* [4 o6 u/ r( f
# ?, J# I8 G0 g- s& E. A, r+ C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。
$ S3 u1 H- U+ V  b
1 {1 q: I+ r7 S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」。- ?3 v, [( |  y7 l  U

9 t8 E8 X' |6 f6 O
- B5 z% g  j3 s1 |5 E# a9 V0 P' ?8 Z0 F0 Q8 P# f: r- v- b
" g% o& e7 P8 K& I9 s0 [

+ f, s, b9 K+ D  F+ J3 [; P
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: X. `; X3 c2 t/ f# i+ P5 h3 h' Q" k8 i4 E
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2#
模型无解模式,生存还很遥远的
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3#
足球比赛也是搞起来了,不错的坐等好结果的。
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4#
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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6#
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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10#
足球的有些玩法还是可以多看一下的。
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11#
足球专家那也就是啥子玩意的都是懂得的
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12#
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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13#
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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15#
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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17#
这个游戏可以自己好好把握,也是很好的。
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