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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:( B/ ?( v' }  I' h

3 v7 f5 N7 U3 C/ ^9 j& ~5 I* y" P· 食物与领地
9 T& s' I! m  y" p· 配偶 / 伴侣! B: L$ |% x8 t) S
· 部落或社会中的地位7 P, `1 H2 l/ w( h2 T! F
· 联盟与合作机会
5 R+ _! F7 \9 X9 i$ u2 k  g9 u' P- r2 [
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 J( L* J; N& B% a* z
* K! }1 K7 R6 |这一过程被称为「自然选择」。
! N# Q& t/ i' k$ ]2 `8 Y" T% k) F, P- M/ j2 l
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)。$ ^: E% O4 o, h' T* N

" W; b, j6 A# M; J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?
$ f7 j$ C. o7 x( G8 _: ~
$ R/ [  g% q  T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。" Q6 B" {+ o0 |) N

: @% ?, Q6 @% r3 x; J1 w9 @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。
+ C5 x8 w3 V5 H0 p* @0 C0 P% P+ \0 d0 A& I3 r1 R2 p
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。$ J" @" c& U  S% o$ f: H$ r

3 V8 Y# n% l& _) n$ I8 b/ _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。5 X1 ?$ E6 r, ~! `# ]

2 h# Z2 z7 |+ h: q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。
$ p( ?2 L  _3 }0 m" k0 L; _- _) e" Z; O( i0 b
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」。& ~& I! @9 t6 q/ P; n; a+ n

0 T* U5 y1 z5 HAlphaGo 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:# j7 ?$ p9 Y- G- l
! D3 p# _5 }5 l3 W+ S8 C" j
· 每一代模型都会与上一代模型展开竞争;
# [6 k/ s2 E5 X( Z* n# }! p
$ Y; l6 O- M4 e0 v! E& q· 表现最强的模型变体得以留存并「繁衍」(即优化迭代);
1 T. L+ C8 h+ M4 B& c. {6 C# u& V6 S2 H: i. }3 s& g
· 弱势策略则被淘汰。) ]3 {9 r% m+ z( D# q
. a/ W: @( }8 @2 C5 c: r# F+ Y
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。& z4 N2 ?# E# M4 |6 f
+ r  u2 [  m! m: \5 ^! W2 {
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% `8 X% b) E, T! {

# {; H7 v0 x: R$ Q$ y! z加密领域中的达尔文式 AI$ d$ m0 A' E% s* Z6 ^7 V
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。
. r5 |# |$ m" ?: S! v5 `; m3 u) k/ `5 G1 D/ ^' n8 r# O# g/ a: o* q

" s  s  O0 F4 \7 H& o- T
「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?」
$ x7 v6 W$ `: m  a- ^0 _" d
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」。" R& m! f  G8 {2 q% F

  B. r2 E$ U3 D$ x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。
+ m. y# ^5 ]) D" T; P. [8 ?% e& o& A  Q" ]
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。( g+ [1 X0 ^  F" \! m8 F
# w+ O( g# H) J8 K+ O
以下是一些最具代表性的竞赛案例; H% P3 G; ?1 y
Synth(合成器竞赛)
3 `. ?4 }) k% ~7 y# G(标识:SN50,发起方:@SynthdataCo); k3 P+ w+ ?$ S
) X( f: i/ J% L0 v+ @9 V9 o1 T
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)。
7 j: q' u4 x0 d% H0 V; I
) V1 t& f5 z! _: q' t; x「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。」+ [& q; ~$ U9 J) h* v6 H9 ?
) W. L8 M) P$ K! I* \  r& N# O
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。# H  e$ @  W% f( N, m" _
( G8 K9 m3 `" R; z) l4 `7 I. {" o

* e' p6 v# s- {, j/ j4 S% G+ _. \% v「我们在 Polymarket 平台的交易最新进展:
5 a: ?6 X) W- B0 [1 v. |; y: ~
, e  N; H3 H, L1 r・本金:3000 美元
8 M% l  _  |  _0 w0 v! h, s9 ^* V% m/ c7 H
・利润:5521 美元0 U/ N9 x/ I4 [+ d" q8 J( X
4 j  g/ l7 S6 V) O- A! P9 v6 }* r
・投资回报率(ROI):184%
9 y8 N8 o8 _! _  s. V
) B" V' x5 l' ]7 V8 s3 A6 E- f・年化收益率(APY):3951%
4 @5 X- U# X$ c9 j( X
. H$ {" }3 W) D* y* U) B* D. c- Z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。」6 ]2 G. }/ y% K# ~( J

8 ]! p9 A( h% R- h" R, uSportstensor(体育预测竞赛)! W! x, P$ k9 [8 s
(标识:SN41,发起方:@sportstensor)
# y  w. M2 k$ a4 Y
1 Q$ Y; e$ c) \3 ~* t/ Q& 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。
* [4 L/ n, K$ j# Y+ o' B2 F4 l! w+ w$ T+ m" \! I; W- E: ?0 A
! X& a! [( ]5 S; k8 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%。6 y' C, y# y; ~

' z- R# W" s  l; S* v) A, t7 MSportstensor 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 E8 H$ K6 V4 x" p( c
. d) H+ y* e" R1 H) j1 E
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)。
! Y6 x6 i* |: n9 A% e( z' Y' O% s0 F) q
AION(市场之战竞赛)# c% ~6 Z" Q% J9 [" |. p
(发起方:@aion5100、@futuredotfun)
0 N- [3 _5 J1 z. l2 c9 @0 V$ L$ A4 f' ?$ \5 F- 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。0 d5 h( T0 j& w5 A5 I7 N8 j4 o# M4 _5 e
) C+ i) s7 H, B& `  K9 S
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。
, d3 P2 h+ W; Z* x4 e5 `1 \- |' g: n& }! L- C1 b* O
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。" }' z2 u: Q. ]! w% X, W
: {3 M/ ~6 H+ I5 v; o! 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。. ^4 J# T$ g1 I& |- z( Z

- R* f4 Q1 J  O- ?7 A* J: a4 _9 a: ^4 [5 ~Fraction AI(多场景 AI 竞赛)1 R# i: F- [# o! q8 R
(发起方:@FractionAI_xyz)
: t$ d+ b" K4 w. M* d' [
, Y0 f7 R! z3 ]1 b2 k1 i9 C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。
; N5 Y4 q8 v, q0 }  V0 F, C, n$ ]) k5 U- j# _
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。/ o* @$ i  Q7 p$ L/ S: P

& F0 v2 ?' l# R% W! a7 h: @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。+ \) O# Z1 `, a. f: Q9 ?3 ^
& D4 R- e4 p6 Z* @" k) Y
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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: P* W& }& N( ^9 ?Allora(金融微任务竞赛)* V+ w9 g# ~9 I2 q9 U
(发起方:@AlloraNetwork)1 Q: {3 I/ z( _- b) w! Y+ [

6 J4 g2 E. _1 m$ {2 FAllora 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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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。8 d% `+ V  s4 N  v2 R. D1 x6 X6 S3 O- D

) H& M4 i9 P4 B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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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/ r, t9 q. N# B3 D5 C$ n5 O" q# X: H
其他值得关注的竞赛) ~5 s9 N- v4 f+ x4 J0 `* S0 j# W
(1)金融类竞赛(补充)
, ~, i# q/ y# I) P; 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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2 O4 ^0 g. U" m5 d- 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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3 F6 r  k4 I& F( J* t7 S(2)非金融类竞赛
* a) {, N! n% |; g! 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」。# f5 M! Q3 ~( y8 r8 B
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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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! H. ~; t1 W% y6 |/ h# N这一切意味着什么?2 W: ~3 M; I. {" _6 a' x
如今,人工智能的进步正通过「公开竞争」实现。
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3 m5 J. C- @! 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。
* d+ k) E- |0 ^2 G% s
5 l- G* G+ z% v. y6 V" C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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( h# ~6 [6 E9 N$ B3 }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」)。; w$ B* I- v$ S5 W, V

- _- A5 ^/ `3 ?% h' i# [- K- a未来将走向何方?
: i0 R1 \" ^$ N8 K0 ~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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- u- ~6 C, a% v- O5 e4 `3 p未来,强大的模型与智能体将诞生于「去中心化环境」中。, B+ o! X7 z% D  z: Z  H  D

& E# ]$ Y( ?9 ~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。9 d# c4 P! }' I! C9 M, c5 D

, J) P4 i/ E& j& j# J$ @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」。% }6 u% K! }' n" h/ |2 x
, \3 a5 f/ ~+ L8 ?* C/ G
最后一点思考
, k8 f; t- K( z7 S; c6 d7 O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。3 H2 @  r0 d1 m5 W/ @. \& D0 J
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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。
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% _! o) L. ]  T. ^, i5 p4 _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。" s" B/ s, @' e0 V& d$ G: d
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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」。4 Z7 T0 r! v4 c; X' u& C: b) i

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这是能在看好的一个时刻了
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什么叫达尔文时刻呢,这个有点专业了
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这些也是没有什么要看了
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这个倒也是可以去关注起来啊。
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看了这个游戏我感到也是需要游戏起来了的哦。
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玩菠菜必定为了要盈利,没人想要损失的
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天天盈利什么也是特别让人眼红了啊,有空多多共享心得啊
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游戏最后一段话觉得是很有道理的,但是在我面前就难以实现,毕竟运气太差了。
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交易平台这么多,到底选择哪一个确实很难。
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这个交易平台不错,反正吧都是需要多个心眼安全第一啊!
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交易平台也不用真么多,有一个就可以的了。
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你要盈利,那无论是什么都不足挂齿。
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每一种游戏也是值得去看看学习下的啦。
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还是必须选有实力的交易平台去交易哦。
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如果能够盈利,其他事情都不要紧了啊
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这次游戏在论坛的运气还是值得肯定的.
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