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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:) V1 d! r1 I. P( g

4 M# Z( H. k' a6 @" ~8 P2 r3 @· 食物与领地
$ ~4 W0 Q, k: j7 Y8 ~' d· 配偶 / 伴侣
: x8 n4 q$ j: D. y( f/ W· 部落或社会中的地位6 Y) y% {! h3 s4 Q
· 联盟与合作机会
& h2 q# x( I3 |
5 J" [7 W( G* L/ O; T. Z* Q  a" o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。
* D+ p' p- v: K1 P! W8 R. g& ~* t; _: T& \: `& S
这一过程被称为「自然选择」。
; L/ I2 t& ?/ S, J! D+ w: D
& d4 G' f* D4 p$ e. q; k3 u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)。9 S6 X7 ~) K( b' m& X
9 c$ _7 b2 T  q" }: l
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?6 z: O- \+ |" m7 i1 t3 J4 _3 J

) Z( ?' I2 r+ V  D2 [; ^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。, }; }6 D# Q4 m. u" K2 G2 U0 T

- V1 D/ p/ L; D# p: l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。
6 L. F& x4 a0 `" O0 @' M' U( Y) c, }" P  H, l$ f- J
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。
) \9 }; p* t" e2 W& v: _, Q4 @& H& |
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。' z% f# A8 m# p" e1 m, @! ]

4 B+ D- l- _7 K- T* @8 t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。
" X: `/ D6 j; \
6 i1 [% R8 r' O6 ]1 [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」。
( T' S* ]( Z5 l6 ?/ g( ~7 W2 H: w
" h7 E1 j4 h0 d" oAlphaGo 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:& @# d5 ^, O/ @# }$ n% {. P7 e
5 n& N, m4 _2 j, N5 o+ w
· 每一代模型都会与上一代模型展开竞争;, v' L) t) m. T0 P6 Y

4 P5 r8 L  A' y* j" V1 E+ H6 V: y· 表现最强的模型变体得以留存并「繁衍」(即优化迭代);; y+ U2 o, X8 K
- N5 `, x. y; g# F, G- y2 S
· 弱势策略则被淘汰。
# q7 L  p5 C# i$ c# N3 t$ M- n7 B) Q+ E, o7 r9 \+ i7 I9 C0 G' @5 L
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。
- H5 x* ^/ E- U, Z' [" m# X' _& Q) l" u$ Y6 l: S( v. ]
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。$ U' v: r+ U/ F9 R* O
2 Q5 l3 U: I8 h% B! K" S, {
加密领域中的达尔文式 AI% {( l+ n4 m- @7 u- }1 A; @
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。, m' n/ D# a" {7 w

6 E! F# _4 ~9 ~$ S  r7 j( L" ]
! a3 L- I9 X, `. _5 O4 A
「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?」
. \% q2 W" J- K  [$ {
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」。, ^& C7 u) d0 t( P+ m

; t9 _7 O2 m5 }2 D. C* D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。
- ~" G/ b7 \' k& ]% s. z5 f5 z, [$ m2 }/ b0 G& 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。
: X7 n- O) I9 N
& V$ p: P2 b' a; w: h) }. A! k以下是一些最具代表性的竞赛案例+ F- e# o& t7 g9 V+ C- ~) E$ q
Synth(合成器竞赛)8 H! M. j. z+ W0 L
(标识:SN50,发起方:@SynthdataCo)9 }) \# Q2 x- h6 V5 c

2 M3 f& q: J4 ]$ z0 z- r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)。& v( a* `# z8 X/ M5 k5 J
6 ^0 S' r  b/ v# e5 |" q7 r
「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。」
6 d  \/ Q& I9 f% }  d2 l2 ]+ b; ?+ J5 w, |; M& c6 A
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。
' j, \8 a, O1 m! A- Y8 u8 X! \0 F% j0 v0 @( l$ O0 e+ U- j6 l

" @$ K" T* |# h( [+ \  Y" _「我们在 Polymarket 平台的交易最新进展:6 I* M8 l1 N3 q
6 w+ g. [3 v2 n2 V' i! o
・本金:3000 美元
' Z& m  I2 r0 g3 \6 r/ e% X1 K3 I4 h8 S8 U. J# P
・利润:5521 美元$ P, B5 D6 L* I$ A* f

5 }% H1 o: }' Y. t・投资回报率(ROI):184%
/ p! o) l& K3 I) a- |" H4 F$ p9 m6 z' G. S8 q: A% e
・年化收益率(APY):3951%
& O" O: N/ W5 M% x
" M( b8 _% w" b# y4 o% t  ^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 Y* S5 \. I6 p6 N: p
  ^: l9 U; I; t0 M* H; [& Q; C$ S
Sportstensor(体育预测竞赛)& ?3 d8 G6 K  n7 j" F* i4 s1 Y
(标识:SN41,发起方:@sportstensor)
3 T) P# o' ]4 Y; J! M+ W, w/ Y9 [( ?; }2 P, 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。# W' h) y9 [+ G% n( F5 d+ P7 x

6 |- O' w! w3 i; a
$ f. b7 `. E8 c1 e/ T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%。" C6 y& W! G  a2 O# h* \& Y

6 {9 X9 r) `# X; d  N% P0 D+ pSportstensor 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。6 L* c. {1 t9 q9 ]( c. K

) B+ {4 p) X9 e; a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)。. s! N" y. C8 U

/ b* W( F6 }7 J2 `- u+ A& ]" \6 hAION(市场之战竞赛)) I# |) i! p4 @, y) \7 K
(发起方:@aion5100、@futuredotfun)
/ ~4 K" O0 t2 d; [8 |* [
1 ?" h- |5 R5 r4 i; ^@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。1 B; ^& n% z9 v/ V$ b/ y5 u
- Q+ V. h# J# i( S" S" S- [
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。6 d) n% W* B0 N4 E" ^

+ N+ G+ w6 i( m- 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。
5 V  v2 Z# W0 D5 U- \9 ~5 b
  F6 {  t2 y3 Z3 j/ x* V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。% _' u6 }; H# d4 c
& U+ M/ j& h  B  Y
Fraction AI(多场景 AI 竞赛)( J, B" h/ }5 ?4 q8 P! i+ j" t
(发起方:@FractionAI_xyz), x7 r4 Q+ W7 G3 |( N
( U! ~9 G6 Y4 E& o
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。8 W. P3 z6 ^- `+ D1 o

1 L5 S. i; G! B, ?  F$ O( X8 A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。
6 G4 r! ?2 w6 |0 g* m; G6 F9 k# ^2 _+ ^
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。
/ V- [$ ~: z" m( T* _/ H( B7 u  Q- T) y. x: n1 |- w2 C
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。+ ^/ }; y3 y1 M1 |- f7 K4 E6 G0 \
' t; P- N$ j  y! O
Allora(金融微任务竞赛)" c  g4 c2 Z3 }0 J3 i
(发起方:@AlloraNetwork)0 e6 j1 f$ s) {/ t
9 @# T5 w' F1 {
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」。: i' `& r8 d. B  F9 K9 T1 @) O

5 D3 d, M, F$ ^" y+ |5 _4 _2 k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 $ALLO 代币激励。
/ G# {5 I8 G, Y( o. v7 y! \* P! u1 O$ p; @
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。2 U& b5 j6 ~' P. C; N) U# \
8 }: Y, j: K/ i2 `
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。
* s# M4 b, S, E6 {
5 l# L! o5 a7 F1 Z4 e) ~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$ S4 @9 K# w& W
(1)金融类竞赛(补充)
: k- n* X7 [* NSN8 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」。
& X8 G  A  S$ M' D9 X
  g( }3 C; Y* GNumerai(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。$ ~3 ^9 j, E" l+ V& {
1 T9 t/ j% v! v: y
(2)非金融类竞赛
3 g+ s) `- l. jRidges 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」。
- {) Z: h" D: m9 r" {
0 x" H  U8 g, e$ s5 I+ zFlock.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。" S, G3 ?, p$ i8 _7 ^$ h7 T% `% ]

0 F. P, F, u% [/ {8 B. b这一切意味着什么?
2 [/ u- R. Q$ G4 \, {# C1 C5 f如今,人工智能的进步正通过「公开竞争」实现。  m( ~# A* A, q; h/ _9 n) t+ Y! x

  ?) Q* j9 M5 i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。
9 C; L3 \; C1 t1 }$ n- |( @  V* w3 Q0 Y% X2 [" D% u
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。1 J6 j& L' }+ s* n0 P3 ]3 r
7 f; t4 b, R* N% Q) T) j1 X
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」)。. a$ R2 I! y$ o9 o
  j6 d2 s! b/ V
未来将走向何方?
5 k/ }) V7 r. L* |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。5 i5 @$ `7 Y7 L; p7 l0 r- x
, D* h8 D9 h$ Z/ r+ ~) E# X# K
未来,强大的模型与智能体将诞生于「去中心化环境」中。# g, o/ S5 s2 Q6 e+ Y2 N) i4 o$ |
  m# l: T* K0 m5 E; z
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。% Y$ W  T! c7 i' `8 x- d0 F  Y

; _4 x! k0 D5 \5 P6 d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」。
* X" F' \7 ?$ Q9 ^1 l2 u  N2 S! u1 I7 d2 Q* M
最后一点思考) t" o1 r: }2 u( L" u. _9 X" \7 S
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。
" o9 _$ n1 g% H( o0 y% O  t
* V0 b# J: x4 R- U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。
; B3 X- u% V$ `+ F# v8 @  P# |: M1 f5 P5 {/ T
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。
4 Z" Q1 ?% n5 C* f- ?9 R6 L  w
2 O# Z% {9 `+ B$ E/ H1 p8 Q; F+ J/ i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」。
! C% Z* U% {7 R" L! f* A
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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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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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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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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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