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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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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:& X+ B6 z$ ~+ `

6 y- ]) y% a: T! ^( {$ v: M# U· 食物与领地7 G9 j! f! P  f) \2 e( s
· 配偶 / 伴侣
, C3 \# X$ F1 _· 部落或社会中的地位. X9 p- c6 [+ o$ K( O8 L) B. B6 N  r
· 联盟与合作机会
9 q2 o; X; v$ ^9 f# R0 m8 u; G' n; o5 P1 h9 Y
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。( ^5 h1 ?. m% q+ m# r1 m

, y) V& O  I' V7 @这一过程被称为「自然选择」。' L4 D% k& E/ e1 R9 @( m3 T

5 ]1 k+ f! L2 Q# T6 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)。% \; }- R+ k4 K
6 u$ y: Y% I* @* v
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?9 \6 x- k$ ]$ p) ~9 @$ \

6 [0 W2 J8 U# j* e0 f" N" q. X$ W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。+ Z6 c" O0 x# b
' |+ \  r& e) I
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。8 w5 K7 M# ~& m7 z. q8 M; Z
; M3 a' F1 A6 h" m& R" j
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。
, s* C1 A4 z4 a) p* n! r( g6 o
7 W  n  P* w% 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。% ~2 |/ K1 ^5 P( @; o: |$ a0 d

9 z; b9 i2 U7 |: [1 d! {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。
+ V1 Z1 r- T2 g$ G( ]$ t& `4 j& Z+ a
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」。) T/ W% R1 P5 E. O. Q

! m& K$ m' H+ x. A$ ^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:
: w* Z' h5 M; y& A3 q3 _& {3 o1 Q' }9 i) y+ p: x
· 每一代模型都会与上一代模型展开竞争;( P5 j3 k" |! `/ C( q2 a
& Y. I5 J1 n; {& [/ a- l
· 表现最强的模型变体得以留存并「繁衍」(即优化迭代);; V* Y0 k4 Q% m

1 }7 V- J3 w* V) c5 r5 R( e· 弱势策略则被淘汰。% g+ j3 O/ i+ ?( [2 @

- U, G5 ?* ?" c" W8 i2 F- o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。
- [% A2 I: q. O6 t0 K6 ^0 C+ E& Y  C7 D. p
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。
7 q+ [8 q9 }! z/ e6 E1 k1 P9 E& u  {4 u1 H
加密领域中的达尔文式 AI( p: G% ]9 I  w+ F$ `8 _
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。
  ?& m9 [) y% U; u' X3 W0 G3 K! L" y0 l6 k0 F

' f" G9 t  u7 ~  [/ i& P. g
「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?」
" [8 [* n8 M+ h: P0 J; X
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」。3 a4 P" U, F/ v- w4 L5 Z
, r/ c1 ?& T4 d; a* a
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。& j6 e7 R1 R' ~5 f* `
- |6 V" G% W, V0 S9 b  {5 z
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。
/ j/ T$ D% n( S' A. L! b. i$ G) @, I7 D; o; A) q
以下是一些最具代表性的竞赛案例
% z* F2 g& f6 {- D! DSynth(合成器竞赛)- Y  }3 {0 w0 ^9 H0 C  p
(标识:SN50,发起方:@SynthdataCo)  Q! z4 f1 S; B0 e
# q" K7 m5 m. u" B0 L* w: I4 a
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 Y  _% t& \5 G, s* G
* `* W9 z# f/ Q. @
「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。」+ ]/ x% B# G* P1 u: ?* a

4 A% K' E6 d" \1 O3 `- z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。
3 Z/ n7 L8 C5 @- c
! |! s8 r1 j3 y# Y) ^3 L( y: t0 o5 [
「我们在 Polymarket 平台的交易最新进展:/ v+ f* i! a5 Y
7 s4 R4 J4 u% a; _  Z* |1 Z0 |1 C
・本金:3000 美元6 }" B- p  R. s0 g" R
) ?( y8 P% @9 ^% e  I# s
・利润:5521 美元
& E% t# P# h3 s) T  r! p4 I5 W5 Y& @" z) t
・投资回报率(ROI):184%
; [& S: a' N" Q+ f3 q; \' r$ A  i0 i- ~4 s9 M
・年化收益率(APY):3951%
( Z6 G% m0 |. O6 ~5 a- v7 z
6 E2 w; r* x4 a1 U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。」9 x0 ?- c6 d7 n+ i

- y% I; Y+ C4 D8 k' a( GSportstensor(体育预测竞赛)
/ b& _* d; Z' H- R, I(标识:SN41,发起方:@sportstensor)
% n, U+ M. g) y. z/ k6 V
4 ?- p; h- }+ `7 p- b3 [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。
0 Y5 Q$ H0 {. Y/ e- j( s1 M0 U! V) _1 `
4 M# F: T8 v5 N: ?2 v6 o2 s: J
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%。
9 R/ a+ U" Q  Z9 n# h- w
2 x" A* ?$ g1 DSportstensor 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。
5 O$ [: V( ^) ?1 Y
+ }% V2 l; T: W8 n$ i' D' x* }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& `$ _1 i5 r( M0 v8 O# |4 H0 T; M
AION(市场之战竞赛)5 ?- p. C# ~7 Q  ^2 M1 O7 Q" `0 L
(发起方:@aion5100、@futuredotfun)# w! D% }/ _+ r1 P$ e. ^

; G9 _6 J5 T! ]& [  p* y. T# r$ F@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。( ?, Z5 I5 d( ], U

2 l. `  |7 y' @, 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。: [  E  w9 f3 @

% D9 [( P8 d6 c; R3 G' Q! 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。+ @* z. B9 k8 G. @6 d/ n5 K
0 P% g4 m/ i: q5 B
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。: c! e2 e/ i. Q5 g2 D5 I

8 p: |9 e2 g4 [) t- \# fFraction AI(多场景 AI 竞赛)
9 G) W$ Z, K# ?& N1 n(发起方:@FractionAI_xyz)8 @' I- L5 X& S0 ]+ ~9 w9 [. k

* S) ^# h9 ]6 k" S5 ?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。
8 }) {" t( k6 n7 b' u2 L2 N2 Y$ L, U5 \6 M
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。( s! U4 Y& R3 J7 a0 I4 n$ @- a
% u: T1 h4 ^  H& K0 F3 Q" Q
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。
4 o! {0 T! d' `, O3 g% V7 ~  O: H
! Z( b, ?7 K2 h' e! k0 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。
9 H+ u- x; Z$ I" o% |/ Z% I8 X. d1 F, ?4 {8 f
Allora(金融微任务竞赛)
, {+ Y# V& ^! c; ]0 ]  l/ J(发起方:@AlloraNetwork): Z2 |! Z- B% e6 Q9 r

: h2 T$ B0 c4 N3 K: W" S' rAllora 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」。7 t! k! U2 T9 q+ P( D
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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 $ALLO 代币激励。
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- Q* o3 o6 b& s; G% |& b该团队拥有一系列深入的「动态 DeFi 策略」应用场景:通过应用 Allora 模型,让 DeFi 策略更具灵活性——在降低风险的同时,提升收益水平。9 n$ X. ^( p! r; ~3 _
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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。2 C# ]; Q/ u+ l

8 Z  H& U* A7 i+ `+ k# i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。: e/ _$ B0 u5 |$ o

+ |6 B+ e4 J* \% z其他值得关注的竞赛
3 `( \, F( U: G) G(1)金融类竞赛(补充)
8 ?4 ]- W3 W0 P9 S. K# J* 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」。7 F# F! U) d2 M( `4 {+ r
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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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+ |% r6 X8 z3 U: ^7 p3 u% N0 G3 q(2)非金融类竞赛7 Z0 a3 S) r+ S; F) B8 ?3 s
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」。  I- D7 I$ q) F0 ]4 V+ }* b( ]; \- y
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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。* e0 ^# c, E2 V4 T
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这一切意味着什么?0 |3 X( Q, C9 A# w
如今,人工智能的进步正通过「公开竞争」实现。: |) R0 s7 E, t3 t; I3 ]: k+ x! Z
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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。% ~8 u  g3 Z4 R8 O7 g
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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。! W% w) W4 j  ]
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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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未来将走向何方?
* I) V* }& p3 A# I( a' q( I* G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 @, u3 ^" M% T
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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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5 A6 S  `/ k6 _( V1 Y; Z$ X" }* e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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  d6 k1 i7 i& v* u6 ]% v1 l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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最后一点思考  K7 n7 A" u9 l' |) ]
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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) _9 G! u) a& ?8 X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。2 b! A4 G4 K- {2 M) J3 }- b

& {- [3 b/ u& S4 t! D2 ~( ?3 b2 E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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+ q# a7 [7 M9 a, A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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模型无解模式,生存还很遥远的
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足球比赛也是搞起来了,不错的坐等好结果的。
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是挺好的,也是为数不多能够使用的交易平台
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主题回复处广告图案-天策传媒
祝福楼主可以盈利啦,有空我要向你指点一下
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还行啊,现在我也是用这个交易平台
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7#
这个也是能够看看大家推荐的交易平台了的!
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8#
足球玩的都是运气,不管心态好不好总是会能赢的。
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交易平台一般肯定是会选择能够相信的啊
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足球的有些玩法还是可以多看一下的。
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足球专家那也就是啥子玩意的都是懂得的
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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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这次游戏能够赢钱一天的生活费我也满足了。
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这个游戏有收获还是最好的结果了呀。
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这个交易平台我还实在不了解到的.
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足球我只玩单场的比赛,困难的都搞不了。
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这个游戏可以自己好好把握,也是很好的。
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