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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:
6 G5 g9 v$ @: \2 p( k4 m( U3 Q/ H& F+ r; t: Y
· 食物与领地
; i! N' c1 P% s9 b· 配偶 / 伴侣/ U. p0 e" ?) Z! t$ g* e5 V
· 部落或社会中的地位 H: d$ `/ X1 v$ L4 g W
· 联盟与合作机会
' F% E6 D7 A& E
/ k u0 ^/ V _/ a" J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。( O0 D7 ?' B4 R1 J
9 ]1 N/ z4 E' s1 H; G这一过程被称为「自然选择」。
' N5 K7 W, l. V6 w. B8 o
: |! d. S- D/ a% b6 U7 v$ 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)。$ q) A# R# P+ |+ F: ^* L
5 p! S) a! W) d/ \: e1 w; K
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?/ y" F" i y/ C3 g
. Q6 r v- v( |+ m8 Q I- Q
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。4 F! K) t$ K! `9 ]1 h
* M& ]' w) Y, v5 a) P+ H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。
# @, {. J7 @) a I5 E+ V
8 y$ r* u# O) E" d& ]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。
! m) m9 b4 r7 D" [$ n/ n7 W3 ]$ u
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。
7 I. E% z% v6 c# e- {7 P
|) l5 i" n( _- N3 e1 v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。
& h+ ]8 Q! ~& |1 y7 E/ Z+ i8 e& y1 \& u- E( D% P" _; @
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」。3 n4 {1 s2 Z/ f( V+ M
, p6 G; |( N/ {& p( v
AlphaGo 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:
) f! F L0 _1 }8 C
1 U, z/ z: N( J- g· 每一代模型都会与上一代模型展开竞争;
$ Y: o7 C1 ?( _1 n( B; }/ N
, Z+ Z) r8 S: u" J· 表现最强的模型变体得以留存并「繁衍」(即优化迭代);! d+ p8 T& `* A3 I9 R7 i
/ J' } t$ i- x+ e4 z8 H% d
· 弱势策略则被淘汰。
6 F; I. M: Z; U" ~1 F: m0 a. x4 P+ _+ Y* X& c6 z" X* e
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。# Z+ b; U5 n6 d1 i$ f. T+ Q. {* b
' F( Y# C* e( i) ^" {
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。/ C: z, o4 X9 t' y- O9 d5 z# O+ M/ z
% Y1 N; o( O. J加密领域中的达尔文式 AI
$ J1 j. G+ ~1 o _3 P. J1 p- NNof1 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。
: U. G9 W1 E% u6 n1 v: x4 f0 B
) q2 a% ^- t) E+ \1 _! J! a
2 i. k9 V' ]1 y/ \ t2 C; ~「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 E9 Q' g& p1 u& R
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」。
# n9 s+ g/ R8 n1 A* J
9 T7 L" V; L+ F$ M; l' {, T8 C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。
+ ?" t D$ B: T6 o9 {- p) }0 ^# a9 W/ a# @
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。
. a4 p: `4 E+ t: d: P( \$ T6 f! k
/ @: `& D% Q% a4 p+ e) I以下是一些最具代表性的竞赛案例
5 z( l2 ]8 m' h( u& p+ y6 aSynth(合成器竞赛)
0 p1 w4 ]" C9 i- Y1 Z- l! W(标识:SN50,发起方:@SynthdataCo); j5 o& _$ v# Q3 i3 N
4 g. Y& o1 U+ W, Y( A0 {
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 h2 ~- k8 p+ ^: l
, |$ \* |4 l5 E* t! m: {「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。」9 @5 ]" L/ O. @7 y; y
9 T( a9 G& H# D( O5 B! D1 h& t' j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& {$ `& X) I+ J2 A
3 ~5 K a: W/ n8 Z( |7 d8 a
$ o0 m7 z2 j2 a! R' s4 P: X' G& T「我们在 Polymarket 平台的交易最新进展:0 J7 s9 b2 i$ t3 E) U) s1 I
* N) E" }, q7 j5 X+ E・本金:3000 美元
: v" N; ~8 }/ B; ~
0 G- t/ o" D8 q# p・利润:5521 美元
% k% V! p- j* X8 [2 H# Y J) K
5 b1 @* T- ?7 s# f3 [( f8 k8 J・投资回报率(ROI):184%
/ l9 @7 W+ _, }+ r) L/ [8 k8 n$ R9 k8 j, h, d) \9 i8 E) p1 K
・年化收益率(APY):3951%: x7 r( I( i5 M6 z- a; E$ D( }1 t3 U
- z# U& F) {1 e/ _2 a
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。」
4 V( n- _, k7 t+ ~2 {9 Y
. X# s( R( R7 u- C+ }$ YSportstensor(体育预测竞赛)
* K) m A6 b4 R/ Z6 Z. I& R7 K(标识:SN41,发起方:@sportstensor)
7 z( n' U+ z: ` P
4 _/ {6 W$ x( r& 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。
3 u0 m. T2 |" w3 a! j0 } M* c7 U0 |2 d- f! ` t% I7 ]
9 Q8 S- H' e/ ^/ B- J: X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%。
" V2 y! W# T5 C" T# I" `: X7 C; R& W6 F* Y$ 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。. l9 O! K* u( w1 `5 L
( ~5 C4 i# c0 x) Q8 J3 w
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)。7 a: @) N7 _ t3 N: @
% j. Z( D: I; I" x* tAION(市场之战竞赛)
; y% x6 e, |% \. W' o: `0 V(发起方:@aion5100、@futuredotfun)% _, w4 L. h0 @- d( }# u4 y
2 c7 z5 G2 L3 j4 ~$ f; U! U
@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。* i1 K. N* z$ q w. U M
m, `! M3 F; b0 ~* 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。; x: z/ p0 H5 ~) d! p+ m8 s
: J* ], N1 b& p" B7 D) R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。
- P' f% p1 N* K. w8 }7 p
. s" _ H4 x6 F- F+ W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。, o) A! f- I4 Z6 h2 @3 n; V
$ a# C- t5 Z5 B+ R! s! O* r
Fraction AI(多场景 AI 竞赛)
s8 |/ k: L, `4 z) ~(发起方:@FractionAI_xyz), n( \9 s* X( M% c
( E9 ~& `# i* e) p7 |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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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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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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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。' J* }0 M7 B5 a+ t9 T
- }7 w; [2 \3 _) pAllora(金融微任务竞赛)
* t, Q' g# `" D; H+ P(发起方:@AlloraNetwork)/ z2 |. P, q- N( }3 Q, P+ r1 y
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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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4 A) J% ?* w; O7 y1 }( D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 $ALLO 代币激励。
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该团队拥有一系列深入的「动态 DeFi 策略」应用场景:通过应用 Allora 模型,让 DeFi 策略更具灵活性——在降低风险的同时,提升收益水平。; D A/ `0 _8 G' f
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例如「ETH/LST 循环策略」:会预留一部分资金用于捕捉「做空机会」——若预测模型显示价格波动将超过特定阈值,策略会自动将 LST(流动性质押代币)兑换为 USDC,并建立空头头寸,以期从预测的价格波动中获利。7 S+ b l/ a. M) Q2 ]1 A% E
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关于 Allora 的一个有趣细节,Allora 将采用「实际收入补贴代币发放」的模式:例如,原本需发放 10 万美元 ALLO 代币 + 5 万美元客户收入」的组合形式,以此减少矿工可能带来的代币抛售压力。
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3 m6 u: j5 R+ V* @, ^其他值得关注的竞赛! {0 Y9 O) |+ e3 x$ W, ^3 x
(1)金融类竞赛(补充)
* g) s6 M# D0 k2 r8 U# I iSN8 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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3 p0 X W- F: k3 E, `( G VNumerai(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7 W" c! G2 y/ [- k
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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$ J5 Q8 j# e7 nFlock.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。+ Z6 H) o, ^- G- _- F
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这一切意味着什么?
. V& r5 _& r2 p* `4 J如今,人工智能的进步正通过「公开竞争」实现。8 y* X. {# {8 m0 ?+ w
) f: h3 f* |( M: N% H: z5 }; f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 p( I! C8 {7 Z: J* i$ \- i) B, ?8 i
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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。
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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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# J; C0 @. J) h5 I! j未来将走向何方?
8 b- ?. g. l; u* E% m7 F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。9 \" t3 J" E* D( q/ j& C9 ]
+ z7 q/ Q$ {, r& @& H4 R) b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。# U9 D1 ^ J' |/ ?. u. z& |
4 b/ Z1 @- ~+ w; D! o: B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」。1 \7 W" s3 |+ k; z7 V
' l& v8 A; j7 Z* q最后一点思考" K0 Z- @# I, \- `1 Z0 A i" c% G2 x9 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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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。3 h8 J4 G4 s1 y' @5 d
q& ^ k4 `1 n- s+ `2 s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。# V" E, I% m7 b, `% n
8 a& N Q/ r4 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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