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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:, a6 \& u; K2 ]4 V
4 u* Y2 n% ] v* f5 T& q· 食物与领地( G. Z6 H" P5 b( L/ M
· 配偶 / 伴侣
7 s$ w: r( R2 q# v3 X3 j( _$ X2 ?· 部落或社会中的地位, w2 g' m, i1 J9 B$ i$ |
· 联盟与合作机会& D3 n" h) W. E. `$ d
9 b- q2 A$ X' l6 }! N! g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 \4 q. A5 O* S# u5 E( x) Y, L+ e
# I' \5 G' ]' x# j$ e8 k
这一过程被称为「自然选择」。% S( A! x4 V* G& w) `
+ }$ ?# Z$ k9 Q+ y; ^# U
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)。
. m/ v; Z! \2 @& m* e9 k2 I: H2 B% y, B
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: h* j2 I2 P: g0 ^
3 `: M+ S* O$ 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。
* P8 p/ v r6 z1 L( V5 T& f, S/ ~
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。: L6 g) \# t: ^& t% s( b
8 `; |2 [. Y1 D0 k* Y
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) N5 a* X9 M. s6 e0 R& A" y" 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。" v* W: j1 y4 \5 b* x' m' ~
: W2 T* W7 v1 m" 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。6 W. H2 J9 }* |( R0 u9 C" h
I" e1 P, N% {5 }1 K4 e
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」。7 \; w6 |% F c
9 X. {% i& {* d: T# Y1 C) x7 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:4 l: D6 u: Z2 n/ ~) u
# ?- Y3 _: S, x5 t1 B& G· 每一代模型都会与上一代模型展开竞争;. j# S2 K. \9 e7 o p% [# p
: s# E3 @1 W2 ? i
· 表现最强的模型变体得以留存并「繁衍」(即优化迭代);
+ x) y. j6 A. [! r4 U8 C
1 j5 X/ o# G+ G/ n8 f6 n8 j· 弱势策略则被淘汰。! w; p3 j6 E) k
j( F( H: I3 j" N9 K2 f4 d
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。& x, p4 I. e" h0 V5 \( \
( ~" e: V; A9 t* Q. `1 g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。- g9 y( r; d8 [, O
% `4 e4 d" U8 @0 u8 r, Z. c5 i+ I
加密领域中的达尔文式 AI
5 E( u) L1 w) R( [5 E9 MNof1 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。2 O* M/ T' X7 o8 P9 l
+ S9 G7 v9 D1 \7 F2 R$ n5 U: V: c& X; u, 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?」
$ H! G7 f$ ~: Y8 |. n0 F0 M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」。
. J2 b, M0 |3 K+ i/ |- Q( ?1 }' [$ G2 E0 I( h0 E7 M5 C( i
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。- @ P* Z) _3 c& p
/ U O0 x. K0 {" M5 T7 Z6 i
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。
Z/ n; B4 H4 Y$ s7 b/ c/ B6 H" q+ r5 [$ i
以下是一些最具代表性的竞赛案例
6 P- h& H/ p& B6 ^Synth(合成器竞赛)
! U! o2 V0 u" f! T8 ~, F$ J: |0 E, w(标识:SN50,发起方:@SynthdataCo)
5 L+ I# @* j L
5 P( p6 o7 f9 {+ 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 n: y$ R6 c. u7 @1 h& @) l7 Q8 U& |- q4 G/ V; Y* K; k2 x- a
「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' W4 X( m' `& M
; w' t2 u- q. T$ A% P: 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。
% Y0 n2 O7 t o0 B1 w0 R# K( \/ K9 s' b# A& N3 P
+ V& |& V' d4 S: l% W
「我们在 Polymarket 平台的交易最新进展:
7 g7 V4 ^% f( ^9 t( G2 G
/ }7 Z6 V1 R/ \3 H& @) |# C・本金:3000 美元
- x; d3 A o2 `. R# o1 K" v) T4 U6 y
9 p. `4 n: T5 V7 q3 y・利润:5521 美元
& \3 p n3 j9 t& H
# A! v; Y9 y/ f. |" a・投资回报率(ROI):184%* ]% U. V \ O4 L
- F p- \. ]& i! w% Q7 |・年化收益率(APY):3951%: X3 J0 h. v3 o5 S
+ [4 M7 V2 C Q. f+ N) j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。」
' |, a$ F- M- S! e1 G
. g7 I9 U$ y: u+ E) H* \Sportstensor(体育预测竞赛)
/ B; u. V! b; M* v f8 I" X! k2 d: ` G(标识:SN41,发起方:@sportstensor)
9 V; T- U9 I) a7 a0 H! q! S6 G3 a3 i
' t3 s" y4 S$ R1 q% T9 A6 r$ ?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。 L Q! `, K: a+ {; ~# E
. i3 O& s- s6 ?' u' E7 ?
) @ \4 `6 N s4 M4 H5 d
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%。
! s& ^" P' x2 {: d: A, u9 f4 j6 ]# K. k! B" h) t: O
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 e) F! j# @6 K- Z7 t# G( |5 u: k, s8 m
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)。4 K& E$ v' E; n* O
( M8 | h2 M" h( u8 k7 ^
AION(市场之战竞赛)
" H- M& G5 Q+ K(发起方:@aion5100、@futuredotfun)4 x7 g* @. }5 k4 Z
7 H; C6 _. j- U" M& s@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。- P; v v% r3 n }* N
# g; P- v8 l6 p
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。2 g. ^) b5 ?. V
* i$ j/ j0 ^6 Y% ]7 _0 @! k
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。4 s, H3 ]- g8 g* T) U1 P) l2 k O# m/ ?
. s3 E, b% d, X7 F& Z2 C5 n7 w# 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。8 s/ J7 @, p. I
& u( T O$ o8 [& u
Fraction AI(多场景 AI 竞赛)8 a& C9 j' i7 ~4 I' V) u2 J3 I
(发起方:@FractionAI_xyz)* ~. l2 v& S) d
3 \9 Y" i' L/ P/ d9 D4 k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。
& D1 F. [8 F* X: v. I! N2 h5 W) u
3 S) G: C: v; C0 H- D. H: ~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。7 E2 B# {6 K7 g; A* n( v& A
: w# N. A8 T, `* f6 o2 h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)6 X% Z* p' z6 s: n- V4 \6 F
(发起方:@AlloraNetwork)# N% y" L8 w7 ]+ a2 a+ s
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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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8 }( z2 p3 {8 ]# @* {$ a3 G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 $ALLO 代币激励。
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该团队拥有一系列深入的「动态 DeFi 策略」应用场景:通过应用 Allora 模型,让 DeFi 策略更具灵活性——在降低风险的同时,提升收益水平。: q; P5 V0 w, I" |+ d v
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例如「ETH/LST 循环策略」:会预留一部分资金用于捕捉「做空机会」——若预测模型显示价格波动将超过特定阈值,策略会自动将 LST(流动性质押代币)兑换为 USDC,并建立空头头寸,以期从预测的价格波动中获利。
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3 n1 s+ v& J% g' w! Q关于 Allora 的一个有趣细节,Allora 将采用「实际收入补贴代币发放」的模式:例如,原本需发放 10 万美元 ALLO 代币 + 5 万美元客户收入」的组合形式,以此减少矿工可能带来的代币抛售压力。
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其他值得关注的竞赛
# J5 b) \7 `! g' C(1)金融类竞赛(补充)2 X& ], k" `; @8 ~9 ^
SN8 PTN(发起方:@taoshiio):该竞赛旨在从全球人工智能模型及量化分析师中「众包」高质量交易信号,以超越传统对冲基金的业绩表现;其核心目标是「经风险调整后的盈利能力」,而非单纯的「原始收益」。
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5 P' r) R, Z( _5 pNumerai(AI 对冲基金)(发起方:@numerai):这是一家由人工智能驱动的对冲基金,近期从摩根大通获得了 5 亿美元资金支持(即摩根大通将最多 5 亿美元资金配置到 Numerai 的交易策略中)。该基金的策略核心是「机器学习模型竞赛」,强调「长期原创性」与「经风险调整后的准确率」。参与竞赛需质押 NMR 代币奖励。截至目前,平台已向参与者发放了超过 4000 万美元的 NMR 代币奖励。
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(2)非金融类竞赛) r( q- S- \7 F! b: g+ Y
Ridges AI(去中心化编程竞赛)(标识:SN62,发起方:@ridges_ai):这是一个去中心化「软件工程智能体」交易平台,目标是让 AI 智能体在「代码生成、漏洞修复、完整项目编排」等任务中完全取代人类程序员。AI 智能体需在「真实世界编程挑战」中竞争,能提供优质解决方案的智能体每月可获得 2 万 - 5 万美元的「阿尔法子网奖励」。8 ?7 J; }/ p0 Y& X8 P
1 C! G& @* _( ZFlock.io 竞赛(发起方:@flock_io):竞赛分为两部分——一是「生成最佳基础 AI 模型」,二是「通过联邦学习协作微调特定领域模型」。表现优异的训练者(即「矿工」)每年通过训练 AI 模型可获得 50 万 - 100 万美元以上的收益。「联邦学习」的优势在于:机构可在保留本地数据隐私的同时,充分利用人工智能的能力。. ^" g+ }- v7 p0 I$ ]0 l* A
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这一切意味着什么?- L% f. I8 ~2 O% |! C( M
如今,人工智能的进步正通过「公开竞争」实现。7 ^( k9 l7 @6 l/ h9 s$ r, ]: }0 y+ Q% h
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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。0 c! T/ A- {9 j0 H
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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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0 v+ i# b6 }8 [3 r; Q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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未来将走向何方?
9 c$ x" q6 n( |* ^4 b" ]! k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。' h: ~1 z+ Z9 _4 [
5 M! G! t3 r, g/ @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。) A M) U5 c# {% y! ~ O# u
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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」。0 C# w! f. u$ M( V5 x
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最后一点思考
, J3 V, k& j7 f" z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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0 l* V+ @. X* j( O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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/ R$ ~# W* `* y: R+ M4 u6 X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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. E3 G% S: T( J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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