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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:
# z: D! r( r6 ], d; d( C4 V2 @" i
7 ?/ i0 r3 p0 @: l· 食物与领地7 C* ?7 n& u) v6 [
· 配偶 / 伴侣
! \: {+ v6 v& a0 c! D· 部落或社会中的地位! X& e3 M1 |! m9 I  t. q( E
· 联盟与合作机会2 A; U6 p7 P) I
: m7 F7 w, g9 R8 C, t- ^: \) 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。2 X4 K# I  p; x. v  P

7 Y& a/ `3 Y- \1 q* U这一过程被称为「自然选择」。
' g6 z0 b0 P. v% A5 `% z" q+ {) n! q4 @- A* G
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)。; s5 [2 M8 w3 z% b- U" b

* J/ {* D# f& ?2 C" n7 g6 H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?( b4 o2 K' ^" j) {" k& v
( B+ K  _, Z4 z2 T6 S1 p
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。/ a+ k2 C  P) R& W
. k* E( h* P/ }, y. S* A6 O
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。# f8 y, \. S; R5 G

: ~  V, d/ ]8 ]8 @* K2023 至 2025 年间,随着 ChatGPT 的问世,人工智能领域迎来了爆发式增长。
* `+ W8 v1 I" T! v* `$ H  B3 ?0 k6 @+ R# Q% B, B9 D% N! v
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。- f! Z9 y$ j' M, f
' Z( K8 S5 A0 N
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。( J5 f, ~, i, D. N

; C5 E1 J) c$ S$ w  ~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」。
" _; `5 w+ @: Z) h
7 o! j% E* w% w$ xAlphaGo 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:1 H% a! L. b. q& u/ g/ {, t
, o$ w6 L/ D7 x, b( A
· 每一代模型都会与上一代模型展开竞争;- Z! M( ?( D# i1 V2 j( D" D  V6 z  z
0 @9 w# v) K: U/ X
· 表现最强的模型变体得以留存并「繁衍」(即优化迭代);
6 Q, i- D$ i+ C8 W6 l+ W
2 K$ i- T0 O- S+ \# r3 z· 弱势策略则被淘汰。; |! \% M; o! h% _% ^0 c
2 i* k! V+ e9 X1 D6 L0 T
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。8 A- P# l" O% [! O8 U; r+ o
' H' B* ^( L* ]* K' r
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* f! X( g! W4 W9 j+ V! c
+ ?1 P( z2 Q2 D& Q3 @* M3 g% v加密领域中的达尔文式 AI) Y1 k! M. F2 q4 x' F5 o$ O
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。! C5 H' \: g8 Q, Y3 Z4 Q2 y1 }6 o. e

  J- i4 {6 {. R) p6 {: l
* O. F+ k0 z# k$ i3 y- ]
「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?」

5 g; j! F5 X% u, T  w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」。
' \. u5 E% r8 x$ [
" S3 v4 o1 y0 S3 v  `' O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。  a  M2 Z5 U! T5 h. n. a; g
8 \' e" L9 @$ f. K  e/ f. B1 s5 f  h
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。( ]7 S1 h3 O, m% w3 s
/ _1 ?' |) ^# c! g) W( {$ B4 c
以下是一些最具代表性的竞赛案例
3 A+ j& @9 ~  x2 l7 ]( u% ZSynth(合成器竞赛)
3 V# K5 I' u" `0 r6 s' e& f# i! X(标识:SN50,发起方:@SynthdataCo)* Z8 x' D8 j  Q
# J! U8 u0 w; d% Z
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)。  S/ E' Z/ t! e

* _( ]( c. {1 N& w「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。」
+ o$ w( ~2 |1 c3 S( G( Z6 s' r( z3 v4 L) j
7 h" Y% Z1 L& B# x/ I& ~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。% V* |" V( v  @" ]7 c

! ^+ X, J8 I& n3 }9 K9 {( U; Y* W9 l! i4 M) A$ Q4 q
「我们在 Polymarket 平台的交易最新进展:
" x/ ?' s& q, {  W/ M! J) t1 x5 G9 P; V) P4 n* F
・本金:3000 美元
% _! e/ `, p& Y9 T: N* j+ |) z/ N+ v, n% U- d% Z5 d6 N
・利润:5521 美元
' t. H" K, Q+ l7 d2 v5 N; \3 S0 O1 v& U2 H& E$ m+ ?# r
・投资回报率(ROI):184%
! G* B1 v  z6 H) V# z) x6 R8 Z3 U# L- w
・年化收益率(APY):3951%% P0 }) m7 c0 R$ }0 k

( t0 d. }2 H+ K, ?+ {$ m' @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。」: S* @% @9 \' K5 C7 V" U( x; \: R2 r. s

* d& [6 Z' i6 y# GSportstensor(体育预测竞赛)
* Q+ w( M0 W: s. s(标识:SN41,发起方:@sportstensor)9 O4 y2 x( c7 w$ r; z8 k8 I

, R8 R, I6 Q* `2 A/ w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。. W8 w. K4 Z( f$ h# }, {+ n* @
) y0 W% \$ ]  h8 h% t

' q" g, P& A- J8 A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%。
7 q" f% F) t0 }* G* _" ^' X0 A# p7 d+ N. D  e, h6 ?$ @1 _
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。
9 f. n$ }9 x0 a# c$ N; E; ]) j8 l9 x; v, {0 Q! y. p+ c
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)。) |6 C  P6 w% S7 q
) {- v* n! `& `! u8 c4 t2 z9 q
AION(市场之战竞赛)
$ L8 s0 n1 M3 j% G8 C- \- q0 y7 H(发起方:@aion5100、@futuredotfun)
7 q* @& j1 `* j
2 a- \' K* ^) F7 W  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。
& }! g2 \) _% o$ C- e  w2 U( j% j! u2 J
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。
; k. ?% L9 y- |( m  c# J  G$ H
3 \' u& i" X' i' b. T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。
- I: k# Q) Y% H6 T! k" t
3 V9 u. ]) l) R+ v* @7 A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。
( T, u/ g; I. [% }& J
5 d! N) n" P2 X) QFraction AI(多场景 AI 竞赛)
  ^, }8 x$ Z- {+ r: {) `8 W2 W  `(发起方:@FractionAI_xyz)5 X4 P8 k7 l7 j# X
7 u" x" ~8 A" m$ o+ L
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。
) y' W5 n! A7 S* I3 l4 R  V
) f- K' F  e7 ^: U* E7 \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。
7 Q3 H, a- n. g" t( r: `8 u0 S* D; t$ O, ~9 N. c3 P1 g; S
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。
3 ~& p4 {9 ?+ a. p8 c7 V% L( k6 x; [9 Q- p8 O/ [: 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。
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Allora(金融微任务竞赛)
* X3 A; C% x# \6 G2 g(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。0 G" n. }* }# D6 d8 n' C/ f

0 V' B+ l, {9 u; O$ q/ N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。
" O) G! i& p" P9 ?$ r  t2 t* j" b  H3 Q( ~6 E$ W
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。7 k. @8 i1 `+ _8 a, Y  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。
4 v, S+ n' ^! D0 f' P+ F
' m- p! ~$ c9 B5 d/ {7 |其他值得关注的竞赛
5 \4 p6 R, v6 _) B(1)金融类竞赛(补充)
0 I' z+ a8 y) n% R( }* q- YSN8 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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4 X$ g, C: c4 B3 ~(2)非金融类竞赛
- e' F  r! U% b4 k) a" {' p9 d8 H  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。
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: I* d# Q7 i+ C7 [- P; p! m2 A" h这一切意味着什么?0 k  K0 P1 J; D  S3 K9 |
如今,人工智能的进步正通过「公开竞争」实现。
5 @4 d4 H4 S( L0 l! b0 R# L6 E6 |0 f* _7 i0 K- c8 B! `
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。8 ~" t0 _  ?' D$ b4 q4 g3 J1 L

- V6 t% P& r. L. C& x* V" _! D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。* {% o- D& W1 C) ~) i' ^2 m
6 H4 i7 N% T: Y( v6 X" a( Z
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」)。+ P  L* h7 @# c1 ?  U; \
' `, y8 T  }' N5 E$ [( X
未来将走向何方?, G. w0 E2 C. R$ 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。6 [* c8 C9 _( B+ u
# }; J5 }( g4 q& g2 Y
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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/ H# K) K: i% a4 M! o3 Y, n4 q0 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」。
) n, U  j# B1 V, a  l: Y5 ^" i; `5 ]+ U0 P$ G5 N
最后一点思考
8 B( Z- r/ {- `8 W3 H% q1 L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。# p6 u  {$ Q( @& t
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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。) S  B$ o4 s- h1 c' w

$ N% }5 d) V1 Z7 ^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。
' b# Z9 ^* n' }+ H2 b4 P
) S( M' D! {9 r8 N; }# `" Q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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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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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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