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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:
! c4 d+ g4 D$ n; ?
7 I6 C- Z9 k- u· 食物与领地
I; E$ c1 A- q7 p' H0 ^) b& n· 配偶 / 伴侣
% Z/ Q6 ^' p& w- x· 部落或社会中的地位
# r, ^: X9 R& G, A( {8 r· 联盟与合作机会
% ^; e$ h& u, }; A4 D* I% o0 ^" R+ _3 c2 _( 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。
9 k' G$ r4 _# h2 ^0 c9 w# t$ q. r! m t! @# T0 y" e% i: v
这一过程被称为「自然选择」。% J8 A& \- L2 u- D' ?
. b8 n& Y* Y% R& h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)。
) s$ m$ ]2 Z% _5 p" R: ^
2 T* J; l1 O& {+ C2 s; A. |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( _/ }3 C0 P0 M: f5 K& I y8 X; }7 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。
. ]( Q: ^0 a7 d- Q7 G* ]1 F7 P
7 w* M2 w/ c. C) L& C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。* Y1 X% J9 p; F3 D5 p8 N& f
3 {# c5 e' ?( l$ P1 {- ?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。
0 o2 y1 d" Y: c) T G5 ?
3 u) P L" a( @1 t' D, H7 O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。
8 i3 D: @7 m9 r3 I
: {& r6 E, O0 D4 m6 i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。4 c( ^5 j- i; @. u* ~# G
3 f0 ?/ i; W. k5 ~1 X, F6 H5 ^* J
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」。
& d; ^2 ~5 B3 A8 d! l% q3 N6 M- o; K1 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:
3 R% M# K& f6 z: c+ [; o0 G }2 N
· 每一代模型都会与上一代模型展开竞争;
# a/ `- B* o+ m, z9 `# t& a% u! \. A: K+ }
· 表现最强的模型变体得以留存并「繁衍」(即优化迭代);$ E i# T+ R9 B: Q: W% U: t2 |: w5 o
3 Z- z$ B0 Q, k( G+ H( Q· 弱势策略则被淘汰。
- ~6 s/ r5 q0 w3 c$ V& V& c) }
( p i$ N: F4 [$ d$ L k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。3 n. [& k) i2 v8 J8 N9 X- x' }+ R
1 e/ ~0 x% S- s. s3 R G/ C; t
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。& J( U4 T+ q) L& u0 C; v
4 x0 F; x0 D0 W/ s& E. }
加密领域中的达尔文式 AI
2 Y; x) f4 R) P/ c$ d9 KNof1 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。
+ w% g, Y. f7 G0 P3 H) c( u O1 ^6 [( u( c8 G: `
3 W+ }" j2 q! _. O- I「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 V/ f: M8 b* F0 E8 K
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」。
/ p9 ^% c9 d% d# v- H! f4 O4 j3 m* x R
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。. V- U: T3 H9 u7 z; Y: g
; {2 ^5 X8 z7 O( k' `$ WNof1 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。2 l# r% \5 @/ s
6 {7 R' N6 V( C1 t& i% L/ R以下是一些最具代表性的竞赛案例
- H$ O I6 P) c& a' H0 uSynth(合成器竞赛)! B# X+ w: I+ a5 D8 D& I6 T, O
(标识:SN50,发起方:@SynthdataCo)
- a2 T5 f0 [; D( g; s/ s+ S9 }7 N, f. j
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)。
; n7 _8 G" U M- X% \3 K- _, n& V+ R0 @# G( Z& v' k/ Q& C7 s4 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。」/ K; L. e d7 P# t* } C9 h+ n" f
1 W2 m! {2 ]" Z M
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。9 q8 p# u3 L1 a, m
7 C- s+ R; O7 M* o
* Z: }! c! c4 m5 p/ O8 a4 G, L0 A「我们在 Polymarket 平台的交易最新进展:5 L! n( |! ?* N5 X+ z% n
! e; U0 ]. O4 Z+ j+ W1 X+ F・本金:3000 美元' n- v b+ T# j& y: D
/ F- u( h6 ^: ^4 ^
・利润:5521 美元
& `6 i8 P; |5 W: O+ J* `6 |3 n5 U' q6 \7 ?! n5 y4 X
・投资回报率(ROI):184%0 P& j2 X) h6 A6 t
. N' C: Y6 `1 i$ r. L4 J# O
・年化收益率(APY):3951%
# k+ V% g& j8 D$ h) b {
2 x, l% d1 M4 }9 J: o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。」
7 Q. i I1 m2 O. \6 \- j9 k4 |$ k1 T3 S5 q5 G- F
Sportstensor(体育预测竞赛)5 a+ M5 w4 N" B& n
(标识:SN41,发起方:@sportstensor)* M2 h5 h! }! u, h- D9 ~3 k+ g. |
& t5 G- I9 H5 k* E
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。
! }5 X9 }3 H. z0 I' q- m! g* N# } F1 L4 S6 H; ?& f2 B
' z/ L X" U2 O. B' I
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 R q0 F& [3 s6 {- x% l
5 H' c% v/ y+ O$ ~. [1 |9 }$ bSportstensor 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。
; l3 L7 P. J3 {2 j1 q/ a- w% w) e p U6 O4 O
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)。! ^9 `- t4 I2 m3 ~
5 y* f) M$ [( i8 ]
AION(市场之战竞赛)
) l% s; e: I5 q(发起方:@aion5100、@futuredotfun)
9 [- e' D1 x. T* q% c
$ F6 e% Z& ] ^@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 V C% {- m9 Q
0 S) F6 Y* P0 }2 t, 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 I! G8 N' u6 o1 F
6 `) M) x9 X( G$ Z# T- K7 X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。5 E3 E) y9 j* w1 o" N
, P1 l3 W5 ]! \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。9 F- b3 ]% h7 B* H
0 n8 y' m8 _3 {7 y% b! b9 T$ c
Fraction AI(多场景 AI 竞赛)
+ t7 P% s0 {" ]% q3 ]6 H: g4 m V(发起方:@FractionAI_xyz)4 a1 x+ L. D! |0 A, R
0 E6 N3 i% P' l1 X
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。) o- q/ f) V$ a! }8 t8 K
2 e, D/ N* S6 q# z* X4 @: K& [
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。+ @ Q* B, ^- G
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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。) Q: H& Y+ a1 @2 F4 ?- ?
( m3 l8 D* s; q0 v! 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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+ _4 B& f: N: ]/ CAllora(金融微任务竞赛)5 Y7 q) Q. Y$ ]& e7 b# X. o
(发起方:@AlloraNetwork)/ A8 y# G: Y, |! K
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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」。, P$ w" t4 {/ V7 \0 W
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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 $ALLO 代币激励。* H, Y# M6 R$ l E
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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 }* E% g/ n2 z$ 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。7 \: \8 T5 }# A/ @6 X6 ~
* R/ d9 W' r( g+ m/ }. F% m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。% c% j% f5 A" x+ ~0 r. e
% X, ^) x7 |* Z$ L" _4 G其他值得关注的竞赛- k# a+ D* S4 {# x6 D
(1)金融类竞赛(补充)/ G# C7 B' t' F2 j& Z9 v4 |
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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$ e( o* D) e2 i F. 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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(2)非金融类竞赛
* U: b# W5 [3 w6 XRidges 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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这一切意味着什么?
' m$ V, r x+ Y& \# C7 w) v如今,人工智能的进步正通过「公开竞争」实现。
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! \" P/ C6 j5 G2 ?/ X; h7 z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。& y [1 E% |- R! F
, g& x" `4 E. y( M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。2 `' o$ s: v' n5 _
. D g5 F( k$ B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」)。; B) ?% g2 S1 E. @ N1 R, V
! t2 e& v( T$ e; I未来将走向何方?8 j; M' F8 U$ F( V9 i3 e
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。- J; K+ u i9 U3 s5 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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; |& g2 D \: {0 p- S% j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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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」。 F4 \/ \, g6 C1 e% y
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最后一点思考
7 J7 Y: |, _$ M, r1 g4 ?) @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。/ b5 W! J5 F- s2 W
7 F4 i/ ~7 ~8 d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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! r5 Y( A! r- N7 g: l, 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。7 B: R9 f* U( F2 c( j5 Y" u- j! b
" A! r$ c! ~6 R g9 @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」。. _5 j* H% F' e' l# Q) R
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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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