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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:- f7 O! o. g2 U# g9 ?7 Q5 \! x
! p# M6 x1 o4 p5 \( X% Y& v· 食物与领地2 Z# ^+ |0 u$ c
· 配偶 / 伴侣1 t% g, j* o0 b
· 部落或社会中的地位- M# H: _9 D# T7 g4 _1 f
· 联盟与合作机会
d) l4 J5 @& W' J* T" n' H) r/ {. E* v' J4 q# q5 E8 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。
6 \" T) G5 ?- c0 D' I/ L2 c/ j" J: I- E
这一过程被称为「自然选择」。
3 F) q7 M J) k% [# Z0 u, V; u: S$ M2 v
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)。5 {1 _; {7 Z8 }9 l
( {& c) p3 P6 H! c- ~5 o: D
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?( O$ f& B3 G& `5 K# c
& Z4 [2 E! z0 e0 r3 B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。& E% d: ~8 _0 U0 r0 A
9 j; V+ ^, I J9 B' _, d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。
* a s+ f2 T u+ l! J8 |, J/ V2 n! p" ~: f- t$ S i7 s
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。6 [+ D3 q" b3 { f6 [/ M
& \* v. S7 @$ a* O2 [0 O& s
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。& b- x+ H! k6 B: E5 c
0 k8 L& r* {! X# w2 G, o0 K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 `4 h+ E: n) J1 S$ J2 n2 _
4 a1 n6 b- {, L( ?9 N3 C; [
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」。. v B/ L4 v8 G, ~
# k" M3 n! s/ R) P# n7 YAlphaGo 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:
# @& _2 p/ u- `; i- X' I; a; X- H0 b0 u; U: D& {
· 每一代模型都会与上一代模型展开竞争;
! m) {0 G" |$ E6 b+ a! e: ^- F% f/ I' F& E8 y
· 表现最强的模型变体得以留存并「繁衍」(即优化迭代);& {+ D4 U0 _9 m3 o& M; ?% Q
! I; H4 l. }7 i! }4 w( R1 A" v
· 弱势策略则被淘汰。) n$ K! z9 u" N) t$ P) T- ~) t
$ G6 M' j2 S8 i _5 ]9 I/ I7 r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。
5 z+ q5 j' Q6 g! Y0 g" |
, H3 y( X. T2 ^4 y/ E2 n$ z7 M1 Q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。0 {* W' b( c8 `& U
8 G* O/ C+ m* E* t1 z. R
加密领域中的达尔文式 AI
3 z- I/ {3 G7 W' gNof1 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。
+ l/ h% n/ v! B" _3 a* \4 }2 u/ I* ?! @1 F9 j; H6 H$ Z/ w
8 V' n* l3 T+ z6 M5 F( o# Y! V
「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?」
# Y1 g0 I' _, M/ t& `/ G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」。
" D) @1 l: T$ z3 c0 D: F0 t0 x( W2 V8 [. a6 U, ?
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。# b/ E# n, @+ D2 r2 w8 L4 t4 A( B
' F% D5 f& w9 c+ k& Y7 FNof1 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。- p# J5 `. T% k8 w8 _ x
K& W( S5 z- [, f% w5 N以下是一些最具代表性的竞赛案例
. W$ J, x2 ]* I4 B2 i7 p4 ^" y- e6 KSynth(合成器竞赛)
- X k8 h$ t6 D8 { a4 y(标识:SN50,发起方:@SynthdataCo)
/ V8 f$ b) [# l8 r1 y- F+ {9 D
9 s# J' ~$ W- b! x! @. ]/ g( B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)。
# ?+ a1 I, T5 t) r4 [" j
8 h, d2 W$ R- U$ H" ?! k7 e「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。」' A' k! V1 Y4 n8 F$ p
0 t$ h* P8 S4 E& q1 o; h$ h. {/ F0 W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。
' n; m* B5 p& {* {6 r9 J6 H# b7 Y5 q; ^0 R4 Q) t. P- P
' c6 T' X) U9 N; L
「我们在 Polymarket 平台的交易最新进展:& v" ?" Z4 T# G5 w
7 |- [1 f( I. O+ W0 R Y: p・本金:3000 美元
& |5 r5 X' z" _2 M0 U
9 o$ k$ X2 k- c1 z9 ~* ?/ o& M・利润:5521 美元- s- P3 s$ L: C, a
) _: W6 Q$ ]4 q. p' a" M& L/ h・投资回报率(ROI):184%
- V7 j% q9 s. K" r/ f5 S0 A
' \# p+ u3 _$ C* F1 e$ x・年化收益率(APY):3951%
( x0 G% s3 k$ @ U
, h4 _5 p9 c( P; A9 S0 t/ 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。」1 F }! H& _% S
8 t& v+ l+ x" B- Q2 Y# ASportstensor(体育预测竞赛)
, E) w% Y+ Y3 j2 P(标识:SN41,发起方:@sportstensor)
9 a# l$ O' a4 ~# L- A5 a/ _6 L# l9 d, i2 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。9 B' Q" L5 X1 ~7 s* a
( Q8 d0 p8 S% Q% {, n( k9 G# G7 \$ u# g& s
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 u# ?" h: v4 M5 Q( s N
0 g, M S! v8 m& [6 `; C5 X/ F- 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。
1 G9 A8 [" g! w0 [' [+ ?- L7 F8 A/ u- L
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)。
3 x# W$ Z( N9 C- E% A3 V0 s* O* l! A8 k0 |6 i8 r$ D+ w' T
AION(市场之战竞赛)$ V" a3 J( z4 v& c, V
(发起方:@aion5100、@futuredotfun)
3 @# f0 E% f% [& h% x# W9 {1 X9 y0 P) v4 p0 D8 t$ r! @ X/ G
@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。
6 G1 m) X; ^: R& T4 e3 O! g4 V: k6 k- [* {. f3 a1 U4 A, {
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。1 \: f: X) M% V5 n; H& T/ B
! M9 v$ b# Y3 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。. j* E X, n* F0 j6 w; C7 z
+ [8 d9 w6 J- i# T% s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。
, v) T. C+ B! f% C [/ C5 l1 ]# ]3 D9 R* b$ a* ~, f$ R8 U5 D
Fraction AI(多场景 AI 竞赛)
, ~6 @1 Z& m3 I/ ]. k; B(发起方:@FractionAI_xyz)
; y) u7 j. X' ]6 n" L% P+ h' p* W5 _* O' h' l: O7 s; W
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。
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2 g1 {1 d. }) U: w. Y+ \, T) d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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3 s; M1 q# K: |. W: ^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。
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. L0 E2 [0 n4 L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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6 t) ~& k: r r0 KAllora(金融微任务竞赛)) Q/ ?: a& H" ?
(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」。8 G4 a" b: @% p2 R( F, r- C; o
. k7 J6 A1 e L0 C; ~* g% e: ~* 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 $ALLO 代币激励。) V3 g, S8 m# ?7 f4 R
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该团队拥有一系列深入的「动态 DeFi 策略」应用场景:通过应用 Allora 模型,让 DeFi 策略更具灵活性——在降低风险的同时,提升收益水平。! g' d& ^+ d0 i+ q" ^+ Q5 S# f; P* U$ X
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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。* J( p( v- ?7 G+ G
5 n! H; g+ N+ @0 h7 s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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/ J& n# K* ?% ?其他值得关注的竞赛
5 {! r: u6 n" J$ {8 r# ?(1)金融类竞赛(补充)( m$ p5 L' B6 ~; f, ?3 f( g( d8 E
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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7 ?( A# X" A0 X- P; ONumerai(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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% M& j& D( {9 Y6 r0 d4 \5 s(2)非金融类竞赛: U, m4 q M2 d' E
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」。
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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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9 b# H* k: f1 [5 K9 _( y1 h这一切意味着什么?7 b1 i0 X9 [) \6 b. x
如今,人工智能的进步正通过「公开竞争」实现。5 x! n' O [+ N9 \; p8 T/ {
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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。& M+ L$ C+ b! ^, `
; w$ G6 q- b8 u8 Y1 S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。
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( b& }& H' }& ?7 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」)。$ J# v2 Y- t( M- E# I' k
: O |/ a" d/ d& k% ]3 O/ R未来将走向何方?$ R+ Y6 E A+ c {3 I. u5 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。# d& C- `3 _7 g2 M$ v- C
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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。
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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。3 \5 \( [9 s, k) \/ Z
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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」。
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7 w/ i0 {% p' o4 }+ Q6 t7 O+ p最后一点思考9 \1 Y$ `) g2 s6 [
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。5 o6 w/ h+ p# n
1 d' Q* ^1 L; J& ^- ?; J0 e1 ~. {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。
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, M+ ~' v+ a9 D& H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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