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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:
d- ] W3 I3 a4 q% n$ L" \$ e R. z$ P1 ^% M
· 食物与领地
& F2 V' w) S# b/ X8 }5 h3 Y/ Y· 配偶 / 伴侣, W& [$ Q# i/ @& h8 r% l8 S
· 部落或社会中的地位2 D8 [% M) y4 Z, n
· 联盟与合作机会
5 [- y8 n3 q$ c; `- d8 L6 ], D: G p- y; r8 E. ~
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。' x% f0 B. _/ x5 y! v3 ~
3 ~8 D, T( x* @+ Q这一过程被称为「自然选择」。 }! o* r9 M4 |' d6 a+ @% i
( F5 l" k. N; q O ~7 ~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)。: _# h7 I' C2 A) ]( A3 A
9 h e B, X; i( q' j L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?- E+ e2 U; `- j; A/ T
8 V/ M7 z+ q8 J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。7 c: K$ f2 i1 N$ h+ D9 f
! d: S! y6 \5 J g2 l8 ]6 \: r
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。7 {3 i5 M2 L1 u+ X
0 r( m! ~( A* o" H; N# e2023 至 2025 年间,随着 ChatGPT 的问世,人工智能领域迎来了爆发式增长。
/ F; }* O3 y/ D% A. f& d3 o5 k ?2 g6 m) k/ {2 y/ C9 W
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。% Z, V3 J. V l
) M7 d* U, w# r0 w
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。/ E( |+ q4 ~( M$ `5 J
# ?1 L5 Q: s4 e+ m( z; r _3 p% U
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」。0 E* v" o# W f
, b7 B5 |% |7 |! v4 `% e) d; {
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:1 ~: x9 c+ A7 f3 s( x) A; n
. x; Z8 N0 H( Y! v1 E- @· 每一代模型都会与上一代模型展开竞争;* F2 _$ _6 G# O* U5 I" U# i
% J9 `" W, ?! y% x7 {· 表现最强的模型变体得以留存并「繁衍」(即优化迭代);' _( ?4 z4 y: C% E, p) P |& b7 K
/ ~0 }' w! R9 y2 K' L
· 弱势策略则被淘汰。
: Z, ~) ^) a! ?, Y+ X. f, Q* ?+ M5 c7 i7 u6 ?. {- s* 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。4 n/ J- [! e R2 y$ Y# D
2 {0 D& d4 G0 `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。1 x: k& }! x: w9 j
! A; g* n% N3 G$ \* M8 _1 I% @! U加密领域中的达尔文式 AI/ E1 y7 I8 z1 l( K+ X6 u( ~
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。8 V) K* J5 U* N9 A9 W5 J
; s. z4 W$ S2 I: J7 e% F* t& V6 F( B5 J) w% Z1 l7 \- M! j7 N
「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?」
: l: s) m7 M0 f. s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」。
! \* @) b9 J% n2 F; K$ s2 q h, ?$ o1 n# k/ y0 x! y, B
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。
2 `) _2 g, ^2 V' z, \4 i% S/ F! i9 d8 w
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。
( p$ H. ]$ K0 [* v& P$ Y0 R
+ A. ?6 z+ n' H8 N7 U$ F以下是一些最具代表性的竞赛案例" p* i. a9 M# q$ Q' w- ~1 R; G$ O
Synth(合成器竞赛)- y6 \4 w" G& o3 H/ c) u2 d
(标识:SN50,发起方:@SynthdataCo)" X; {8 q6 \0 r8 X
. ^5 U f ]: W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)。" X @' F) ~ ` }" I7 \
5 c- z* U6 p' b* W+ N1 e「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。」
! R9 m/ q2 F. |: }% ^
! W. `# s0 X/ x! M6 V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。
6 i+ N2 g1 f, j7 b( q' S" R/ z$ J
# D2 U& u8 s, Y, I* m x" x
「我们在 Polymarket 平台的交易最新进展:
% M$ C' o x7 U. X) {6 X- S o
+ [4 \, j+ Q6 w& p・本金:3000 美元
/ G9 v5 s# \# c* W% |! q& F$ y
/ Q6 P) \0 f' \! N, a$ K・利润:5521 美元9 H6 \# |6 v I! d% j5 _
: R" m" a( R6 m( n) ^$ ]1 d・投资回报率(ROI):184%
( r0 `: Z6 B2 c- w. V5 g- r2 S( P; `3 e
・年化收益率(APY):3951%8 m3 K' \7 y6 `
: q+ [3 O3 Y: p3 V+ U. q) d8 r
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 d( u8 b m* R# Y- b# j0 e9 Y; t9 G9 ?% L, g2 O
Sportstensor(体育预测竞赛)& B' a, F9 I' z J+ r) L
(标识:SN41,发起方:@sportstensor)" j, m$ E w) w C. S' s3 d* z
4 a$ u7 \: L: 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。
( @. C8 U! }2 ^3 p* X" b- |* B8 Z8 i, T% ?2 N: f
- R8 i6 L0 u/ l# 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%。
8 V y1 R$ m7 G- \+ r1 G; G* K( X9 h) i, ?
3 B G9 G5 f7 p8 Q5 R {. ~ zSportstensor 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。0 `3 z i, B/ H6 _* d8 z
' r% o4 x, z; j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)。. V) ^+ C. g( R# f8 U x
. O: L/ g( Q; U; \4 Z' Z2 NAION(市场之战竞赛)
+ P1 z& @6 O6 w(发起方:@aion5100、@futuredotfun)
0 Z$ S7 X2 t" i) ]
* p' z: W" k& i% o# P0 B! x@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。: l% N2 d' j+ a( b e% X3 W
( @( l# {2 t& G, v4 g( j4 e2 [
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。
; H: {. s! l5 t0 e+ }3 d7 E5 C0 {3 o+ 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。
8 D9 t- ~* r+ A3 e& K4 q! w4 q' _3 M' c2 L! {) t
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。
: h4 V+ A; @' U. D4 t q) s
0 x( ^, @" j( X. r+ nFraction AI(多场景 AI 竞赛) o. b; s& P; h7 G
(发起方:@FractionAI_xyz)% I* [2 s% L* q
+ ?/ t8 X; b1 S1 i( b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。0 l. F1 E. N7 U) n
w0 e6 L* h$ v$ {+ o8 K4 c
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。7 Q( O5 P: v$ @& d- r: W
: y% N- }" S) {- Q% S; e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。 M) Y { ^/ d7 u# Y0 N5 M
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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。
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Allora(金融微任务竞赛)& M. T9 U! r t3 R$ ?
(发起方:@AlloraNetwork)3 C/ T0 x# ]% O( }. ^" @% @' Z
7 o( H4 y; f* \$ Z8 @' G0 ^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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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 $ALLO 代币激励。
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4 l9 O2 w5 X4 p, H/ q/ D* c该团队拥有一系列深入的「动态 DeFi 策略」应用场景:通过应用 Allora 模型,让 DeFi 策略更具灵活性——在降低风险的同时,提升收益水平。% X% z! F3 Y: Q; r( H/ ^
) z0 C: @/ r) B3 z' j7 k2 \" F$ p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。" f l5 B1 q* a: u- `
* U* @/ {+ u, p0 V/ e其他值得关注的竞赛2 D& t" j, |3 J2 c& W7 T. h- T
(1)金融类竞赛(补充)3 b( h5 O _, x( ?3 a
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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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。, y2 @4 w2 ^9 Z! t7 ]& A
- R; [+ L7 g, q0 h5 v. n/ ~: t! W(2)非金融类竞赛, `. X. _' |9 B) C. g E
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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$ G3 b8 ]; \( h7 x" 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。- I) T8 N2 V4 x6 x0 J. F' P
0 _4 s8 T& k. L. h0 `! p这一切意味着什么?
8 J7 J% I: l/ A$ B, ^如今,人工智能的进步正通过「公开竞争」实现。1 f5 f( ]( O1 A# r: U: V8 |3 B
% l5 c3 n b" F: `8 ~/ W9 |9 X4 P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。
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+ i) A; x! ^( L: o3 t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。) D1 S2 }0 Y0 p* X9 I7 @
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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」)。8 {( N" W) q, [' v) @
N% l2 s" j7 t6 h/ f未来将走向何方?
# Q6 O7 J( w/ p1 q3 a V( d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。2 }1 }+ z, p: ~ F. A
, v7 ?. n& O, v1 i0 p5 M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。2 e3 |- G3 R2 c$ w5 @: V
/ k$ K# T d* k: ]) E1 ^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」。* M/ R5 W/ O7 Z5 P% j( ^' C
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最后一点思考/ ~' C4 {+ d c4 w0 y! p' {' A6 y5 u
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。# r: J, A+ I. t/ ~8 k
+ Y5 v% [* C' ]6 g( T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。& B+ P0 g9 Q2 Q1 N" v
, m$ v D6 P. g+ W8 d1 s8 p5 T* 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。+ {9 D$ _! j' n
: a- w1 N" S$ P$ u# B& W" E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」。* [/ z, F/ e Y
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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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