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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:( E# T% f- {7 ^
: h8 Z# r- r6 k: g3 w
· 食物与领地
, y9 a$ e# `! A( b- ` L$ J6 b% A! ?· 配偶 / 伴侣: F1 t- [6 }+ b5 [* B" D O0 o
· 部落或社会中的地位
5 U$ \* }* T0 r o, F) w G$ P· 联盟与合作机会( e& r: Y- U4 H# r4 \1 s& H
- f8 m& y* g& @% x" r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。
8 I) K: i* w7 p) X
& Y. U8 f& [6 v: h; y6 B0 h这一过程被称为「自然选择」。
8 s+ t: Z+ F# g$ o. D5 W. e; p% {
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)。! B B( C; Q" t. j
' y9 x) K! B6 P; A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?
/ N0 V4 O ?* h5 [/ R- x
3 c; p+ n7 ?% F- T4 P$ e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。
9 E f, a9 |2 a/ I3 j; d" |, x- {" ^% l) h 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。6 U2 Y Y/ J9 E7 O& T
4 G! q! E; P- K( h2 W. e3 h2023 至 2025 年间,随着 ChatGPT 的问世,人工智能领域迎来了爆发式增长。+ E, r9 c1 a( B# X: X
" n, ?7 `3 N1 x, X8 H" ~# l' }
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。/ g4 F& s% D) C4 z( y! v
/ {9 L2 K8 H0 i+ Z
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。
8 o3 Q# x5 B8 a$ [: _$ l c. I: Z) M
3 G9 P$ x( G- I X$ m% f; w$ g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」。$ k* k5 n* A1 U) `
) K4 u% h& m, c7 T: \" NAlphaGo 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:
+ u7 u+ Q- `# ^% f" Y4 T$ U8 Q7 E( A9 b' t- h# @, X
· 每一代模型都会与上一代模型展开竞争;4 Z7 ?+ A1 T& y% g5 q
\+ h2 @$ \' {" x$ m% v5 D) ~· 表现最强的模型变体得以留存并「繁衍」(即优化迭代);( n: X7 I W$ @5 v" a! S) I
; G' i* r; g" i! C! F1 |
· 弱势策略则被淘汰。- }. G6 o& |4 @6 J6 }
3 ~& Q% `1 ?% N: m" J% l/ s) z
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。
/ _2 ~( \3 r+ V. f
- h) _# l1 k% _2 {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。
1 s7 l2 K h9 W
. H. _$ \: ]2 u' c& B6 ^ Q加密领域中的达尔文式 AI
% a8 n6 R9 D% H$ X" n6 fNof1 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。1 A Z+ d8 g) k2 Y
: {9 r/ V" s$ j: J3 @1 m8 E
* d7 F2 Y5 i+ z2 S) D5 i3 x「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?」 , N2 X- V- g; d& t
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」。; Y' K8 c' Q% ~& V
: g! x; R0 j- O) f0 U+ d: y5 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。
4 W5 {4 a- N, C# F4 B7 s: ?3 F6 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。$ I0 [! J9 g5 z
5 c, H" ^8 G* h3 h/ F以下是一些最具代表性的竞赛案例
+ G% K* _$ q, O& i4 eSynth(合成器竞赛)" {' ]; o" s" D P! M9 r( {
(标识:SN50,发起方:@SynthdataCo)
7 b* d4 W) Z; G3 W! G0 `, F& j9 ]0 A4 A# W7 Q j$ 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)。
1 c$ ?7 R% Z1 ~2 H) c, C U2 B8 c% W& \* b0 R7 h
「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。」
& j) F; W7 L$ g. M2 ~& M
7 m+ ^! V; ?5 [: \; u* [0 r1 _6 P% C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。+ k" a+ M( ?8 p/ n" k$ m* T+ r. j
1 k% m" u* o9 p
9 O4 \' I2 c. ~, E: ^1 R' Y
「我们在 Polymarket 平台的交易最新进展:' y' K9 x2 `: P3 X _$ ]# _' z
7 J2 g7 }9 x1 @7 {; q& V
・本金:3000 美元
( a6 s( ^6 o% ?: W" t
# g- T& U* S" B5 v: k4 q. I・利润:5521 美元
8 e2 E5 {5 a) W5 M- c. W# F, z+ \! G9 a- V r- M! p
・投资回报率(ROI):184%
! e; K' I, u ?2 v
' d c7 |- T' W, N2 k6 R' ]# e" m・年化收益率(APY):3951%% X( c2 P( J. k A7 m: H
' q3 F8 ?: d# c
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。」$ f# Z/ e! G4 I3 f: Q: t, {8 ~1 z. l
1 v7 m0 ]: M8 \# \7 @# D
Sportstensor(体育预测竞赛)
0 e# h6 z B3 m: d1 r3 t(标识:SN41,发起方:@sportstensor)
; D* q: I. \5 i( I. k9 e9 L1 b% x% D) w) q( a% b
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。+ P2 P m" P. M6 ~
6 d5 j0 l+ U1 q, w
* ~- S) ]7 \2 e1 K' b
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%。
& ^6 J. i4 [5 K9 Z, r( O6 w, V3 m) u
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。
, J! Z; v7 Z( t7 g' ^* A5 c/ p I4 p. p2 g8 \% k
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)。& ~* C: h1 F* o4 _
- `1 c: R" a. [, `' C4 H
AION(市场之战竞赛)
# F# a6 s, T& R(发起方:@aion5100、@futuredotfun)7 s4 m# K8 {& g
6 X& f+ q9 H% `1 P* o+ D; b@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。
+ {+ w s+ E( `" G
1 w" ` `6 u O$ }1 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。
3 x p6 N+ G+ }6 ^8 \" i9 }' l2 B% j0 y1 S, c9 a7 y) X( b7 q
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。) E0 ^ a* m# m# }( P% F3 @
( X- S. B& p2 J8 F8 S5 H$ w- N5 m3 {
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。
' x5 Z3 ^; Q! C2 V' A. v6 }- u6 c# P0 |1 A- `1 ]5 k& C2 i# w
Fraction AI(多场景 AI 竞赛)
' O6 l. b6 z$ U: G- x, A; ]; U(发起方:@FractionAI_xyz): E5 Y+ S6 d2 [( G$ u
: v; o5 |) q7 I! t, f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。( C4 h# W% x5 W9 a( ^( S
7 {& H" G. U, Q8 Q& G p" X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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/ b$ I; M1 J5 ^7 D8 D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。2 n9 ^6 H& v& F" T0 u% k) _
- e$ L" C5 P$ p2 ~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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: A1 Z( ^! G, @# W7 Q7 gAllora(金融微任务竞赛)
+ L4 l& B) ^% ~: s5 `5 ~. J(发起方:@AlloraNetwork)# \3 E3 {% i: X3 h
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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 $ALLO 代币激励。
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3 h! D. d: c2 k3 g5 S, {( p2 g该团队拥有一系列深入的「动态 DeFi 策略」应用场景:通过应用 Allora 模型,让 DeFi 策略更具灵活性——在降低风险的同时,提升收益水平。
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例如「ETH/LST 循环策略」:会预留一部分资金用于捕捉「做空机会」——若预测模型显示价格波动将超过特定阈值,策略会自动将 LST(流动性质押代币)兑换为 USDC,并建立空头头寸,以期从预测的价格波动中获利。
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6 ?, V, b! r' r关于 Allora 的一个有趣细节,Allora 将采用「实际收入补贴代币发放」的模式:例如,原本需发放 10 万美元 ALLO 代币 + 5 万美元客户收入」的组合形式,以此减少矿工可能带来的代币抛售压力。+ d; B( [& H. j4 `: Q
) }5 F5 [% L! s _, E8 }
其他值得关注的竞赛
9 {4 P* F7 M+ U& W' T9 O3 F(1)金融类竞赛(补充)
& P! a- x, q3 T, L: W4 _ MSN8 PTN(发起方:@taoshiio):该竞赛旨在从全球人工智能模型及量化分析师中「众包」高质量交易信号,以超越传统对冲基金的业绩表现;其核心目标是「经风险调整后的盈利能力」,而非单纯的「原始收益」。
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Numerai(AI 对冲基金)(发起方:@numerai):这是一家由人工智能驱动的对冲基金,近期从摩根大通获得了 5 亿美元资金支持(即摩根大通将最多 5 亿美元资金配置到 Numerai 的交易策略中)。该基金的策略核心是「机器学习模型竞赛」,强调「长期原创性」与「经风险调整后的准确率」。参与竞赛需质押 NMR 代币奖励。截至目前,平台已向参与者发放了超过 4000 万美元的 NMR 代币奖励。
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(2)非金融类竞赛3 n$ Q8 ^8 i9 P& N5 ~# c
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」。$ z" m w0 b$ J. p' t
5 y, R6 c6 x" ~! p6 D0 aFlock.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。, e$ ?3 T, E Z+ b) d: F$ n- X
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这一切意味着什么?
" N. g! g+ a1 s. j如今,人工智能的进步正通过「公开竞争」实现。
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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。# O8 l& b7 K& N
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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。3 s& ]0 C, t; F) K, a5 ]
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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」)。7 ^' q8 N$ C8 G
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未来将走向何方?" H) n4 T2 B9 V# }, r7 [
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。4 Q4 h2 T$ D# y
# A* u9 V7 }. x2 M8 n1 }4 h o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。
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! y9 t! U/ w7 z7 O2 d9 K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」。" V2 O/ t# p( X N8 M
# s5 e, |2 o% h$ a2 g/ a( f* F) y最后一点思考
- H4 c* ?1 b. y! O$ u; e, 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。
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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。* a; z4 A" o# Z5 \8 ?+ g3 s
. ], |( R% H. G/ U, {+ W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。2 X+ I. d# ?3 j) W
! j, s1 \) j; Y y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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