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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:* A  |' R' d, s" a
+ H$ U6 c( V3 S
· 食物与领地' G" D6 v( P1 S5 e
· 配偶 / 伴侣
/ Z3 U. r, K( d  S( k6 w8 V) e· 部落或社会中的地位
4 z& H  H" T9 g· 联盟与合作机会
! o+ U7 z$ h& O2 O; a% A3 q* z8 T2 u$ @0 W- E8 `8 ~4 h/ 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。
3 d) ?& q! N8 Q3 w8 i' Q
" \5 R7 D+ ]6 t( [' _) [( M这一过程被称为「自然选择」。
) P4 ^. T$ s) O( e1 ]% K2 o6 I9 ]1 v; M
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)。
8 H  {! c0 v8 X
3 ~/ _  }1 Z$ b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?
! `+ ~' x/ H" l) F7 Q3 a* {. F: H0 K2 z( o
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。& H2 A, G1 k* i7 `* F
% f9 E  N5 e# F
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。- q8 y" \1 }- j+ p

! G0 ]  v, I% _, _# e% N2023 至 2025 年间,随着 ChatGPT 的问世,人工智能领域迎来了爆发式增长。
* |7 |: X" `+ ]2 @, `& g5 K2 |# u
0 T3 _6 Y! [. r0 G6 E4 t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。- m/ E1 F  O4 d7 X/ Z9 Y
) B, ^  R8 s5 Q2 F
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。
( i& ]) d% f/ m$ |; q" w0 D2 @( [" V5 t" g2 a4 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」。  L$ O0 H! o* C; c  i

6 p2 b8 s4 F+ ]1 q; wAlphaGo 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:
  r% v. u  ^/ u8 T" x" h! ?7 ~; k! A% I) N7 g: M6 h: R
· 每一代模型都会与上一代模型展开竞争;
' _! K' {8 L3 g4 ~' `
1 K; x4 U' v6 _' }+ Y· 表现最强的模型变体得以留存并「繁衍」(即优化迭代);8 }& X' U1 }7 \! E$ O2 a& F
4 D1 G4 [- Z+ j1 ^
· 弱势策略则被淘汰。
7 b1 f' ?+ p/ a5 v  x- B5 [. b  E( L0 m; G- d
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 S: w  Z4 J1 r4 l6 R# ^1 r% X3 @
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。) \, L# M+ D. F* e: {" N# I* w7 k

9 H; x/ E0 V/ c加密领域中的达尔文式 AI% _  y8 A) M2 y1 v$ R" s
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。$ _8 j( @  y( H$ N5 f: h5 C
4 W! R, o; v9 y2 D( u; `

! D- U: R( a+ ?9 ]( e. R1 `
「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?」

' b: e1 r& }$ e' X8 L( e2 M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」。
  k' M& x: [# J- C2 j) p( [
8 ^3 i! m7 l+ @% A! 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。7 d: i; s! R" n! g! Q, {9 h
* n, I: ~1 M" q. N$ t) X8 S
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。
$ v& i% o8 m; C$ m% r+ K  O; T4 g3 y0 o) ?4 @7 u/ C) e! J
以下是一些最具代表性的竞赛案例
- i1 K: D8 N6 [3 t/ }0 x* Z0 LSynth(合成器竞赛)* @. a& C( p* F, U6 \
(标识:SN50,发起方:@SynthdataCo)
- J2 y1 Q5 {* Y% [" y
+ d6 z& s- n6 U0 F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)。2 G: ]0 m0 q/ k2 X# N
! w; V- T9 g4 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。」( G% s& p. n# {. I9 v8 a- U8 I

- d6 W/ V% C# ]5 J/ e; g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。
/ p! l; d( \. z2 P, ]3 u1 d% W, _) Y6 E5 `) V# ]

6 \% [# g' z' C- y「我们在 Polymarket 平台的交易最新进展:
" }6 M6 Y. R$ U% z# x4 D. c  _
# H8 S) i- {. J8 p: [7 r0 I* m# J$ M# T・本金:3000 美元
5 n6 B$ p. v9 U- E8 J6 M  }) k2 q% a( ?& y
・利润:5521 美元
: N6 j/ f# z9 {* D  P7 ~) O( j; W* H
・投资回报率(ROI):184%0 j) B  Q/ Z6 ?5 W
6 W( h+ \) G5 ^
・年化收益率(APY):3951%9 q# h& q" [1 a

9 f+ ?* G) t% u" w" d+ [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。」
( n4 d. L5 b( n1 S: g& \
% z/ a, g- y9 Z; H* qSportstensor(体育预测竞赛): N& c3 q8 }* ]0 ^5 d
(标识:SN41,发起方:@sportstensor)
: _. D1 i+ T- |: [- h2 ~' U( l3 b$ S' q, p0 t
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。/ J- T4 m1 b8 o* y' l+ k: E
  ?' ~' o# Y# Q' H( [* |4 \( v
/ j+ m" m4 I9 x6 u
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%。
! i" z9 j2 d) x( S, h5 {) u
1 z% T* g' B$ @1 Q$ ASportstensor 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。
: S- W" N# E' |' f( F
8 x5 h8 e0 U, p9 }# A, I- a! x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)。
( j, t& X; ~+ }
# f6 }/ W, T! Q  C( ]! p6 a, ?+ fAION(市场之战竞赛)
$ t/ a. d( l0 g! R$ [5 ?- Y3 K(发起方:@aion5100、@futuredotfun)4 d3 j) _( C$ }9 l% X" ]
* g( e3 m% Z  B( H
@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; u1 Y0 r# b7 D3 g

" ^4 Q' d1 n% [- T3 W4 K& @6 a! [( w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。
  ~& b. O' z/ _) T6 n& {- J* w5 H& ~* C
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。
9 q5 y( E3 {8 f1 y
0 q/ P% x' a8 N) b1 r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。, m7 V4 L9 ?+ s
& @: M  u9 ]* d, h3 U
Fraction AI(多场景 AI 竞赛)
9 A8 O, L  J4 S3 g; r  I, `2 n' ~(发起方:@FractionAI_xyz)( n5 A! g! h. Z: B

  x  w+ w* I& e/ {  }& ?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。6 {. T) U* `- n4 D  o

' C- T. U" g4 N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。
5 @' e; ?: e. F7 G$ a3 p# L4 I; s
1 P% M3 F4 k. C9 K1 r7 ]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。' |  d2 G8 n: z
& T& c  U+ v; Y7 B
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。* `, R3 n. B/ `, c
) G" D' {8 [# ~$ U
Allora(金融微任务竞赛)4 E) j: R" {9 e; Q
(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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1 U) o) e& k' ?( L& Z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。; C! e" \8 x0 q2 Q  Z1 `  ^
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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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4 y  d: g4 p! Q- 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。  i8 \6 ?0 u0 e. _4 G  \- `

  y7 E; n6 Y* T3 F: q( v. s其他值得关注的竞赛; D; t) U3 J& _* \) L
(1)金融类竞赛(补充)1 e% s" E4 W' z4 d( f2 L* _
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
' A3 _# N1 \. m7 tRidges 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。. ^6 y% E" V4 T3 p2 G) K1 z  t" ^

$ O% ?. \! U+ V! h* M7 \+ `: j这一切意味着什么?
6 l* L  i5 x/ K如今,人工智能的进步正通过「公开竞争」实现。: @7 P8 G% A2 d
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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。0 b9 X# R8 v& l  e4 q4 M2 A4 k. L

. y7 E+ S% y  l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。# |( H; c/ W; o5 e1 E9 i* W
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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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7 c8 N; ^, v' ~8 e  s/ {- s, G未来将走向何方?" p  B0 s" y- ^: [7 ^
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。, M) N; T0 l" L2 P

. p9 n! k2 `. o. q4 `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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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。4 ~- d$ {" r, @3 ~
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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」。& J) V& a. \2 V( K5 t

6 c7 G: q3 U8 @+ Q& q2 f最后一点思考
* m4 B0 S  \. C8 U. k; R3 X/ n$ B: P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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/ U% D8 O: D9 x% |5 S1 v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。( a- }' j, ~9 `8 d9 L" u' X
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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。3 l! p* _/ @3 R6 J' j- _  e9 Y
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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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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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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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