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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:
# H& _ p. y9 L A4 q; j8 g" t5 z6 k
· 食物与领地" n9 ?0 {/ c4 i# P$ v0 t
· 配偶 / 伴侣7 {1 \- }1 U6 l8 F8 X0 C5 O; ]8 g
· 部落或社会中的地位* K; @9 Y" w0 J Q
· 联盟与合作机会# s! C/ Z. `; [$ x) T6 J2 F$ h, Y
3 l, a7 W' d8 x
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。
6 N9 X* \- r9 S
3 H+ A- L9 C& e' B- l- P* Y' B这一过程被称为「自然选择」。
3 v4 e5 u/ h3 h
9 i7 G" m j; |' p( v) I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)。
. {. W- e7 o8 p3 \: A$ o6 x# u8 B4 H( ^0 ~- m" f- u
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?8 Z4 E: j" ]0 n, a( \; v# q
+ Y [( |' n. I1 I1 l
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。; k* O6 [- R \% J' S
1 h: h$ [9 `" e @6 Q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。
- [0 `3 s0 L; I$ e8 p! p: V8 x/ V6 `
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。2 a+ I1 v, p$ X9 k0 d- @* ]
- ~% m% X- m! R/ p( D5 |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。4 `) x( \ G7 P$ I; J H- d) y
8 ~5 z; @/ `7 ?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。: v* _% ~" f8 c, I+ \) h
9 R# w" b% a* F2 T% J3 o+ G w; c
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」。8 ]2 R5 h9 D2 ~2 l8 N
/ K5 F5 t I [- z. X! m4 AAlphaGo 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:9 y$ l; {3 q+ o! i- U/ x
4 [! {2 }/ w5 e* F* H
· 每一代模型都会与上一代模型展开竞争;
/ {, N! E4 z d
/ j( Q, a$ s. c7 a; e5 `· 表现最强的模型变体得以留存并「繁衍」(即优化迭代);, { K) F1 _$ y A
) N& C% A* W: W4 A/ v Z) T1 [9 B; Q
· 弱势策略则被淘汰。, b5 z6 V# Q; K
7 a' a$ Q' e, O2 u. i, t# U4 \# J
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。# t0 W: K" _" ^+ P, ^, \
% G+ C4 ~% T7 x6 F+ R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。/ @: c$ c6 F, v5 I/ i% i
" g3 q! }5 f, m/ @0 Z% g加密领域中的达尔文式 AI6 E; L- J* |8 G7 I
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。
. D* b7 {* P' J' m3 D
# t0 ~5 `$ M& q5 ^
0 U( S- A% t4 c「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?」 0 B5 u4 s# m. h6 B d- 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」。 ^; k; ~0 Q4 b3 w; d& c
- T1 B4 B/ z6 [' P
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。
: ?6 @% y! f9 a0 @6 w# P! f! Q$ M) V( r* B( w' i. p
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。
0 H$ i7 I2 i* o# W& c8 N, o" @: p9 [( I4 u, y& c
以下是一些最具代表性的竞赛案例
( m# ]& Q4 Z1 \3 bSynth(合成器竞赛)
, K, Y3 u' l; g0 B) i- w- K' t(标识:SN50,发起方:@SynthdataCo)
/ u9 l8 `1 D' _8 Q4 q# I! M+ @! ~* n/ H+ S
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)。* l) r& l3 }2 _) A. |
$ R$ W! s4 S+ a& C「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。」7 i" N9 | |; Y/ Y& j8 g. k( a+ t G
' {( i5 I* T* \$ p6 G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。
0 g) ~- T& m# |/ P% Z- r9 \
. n4 v# E6 n& i/ e( B7 j a/ u1 @3 `! \: J) D/ X. h+ b
「我们在 Polymarket 平台的交易最新进展:
# ]; ^0 H$ v* I' d. l8 ^% R3 j+ ]) z3 b. q& H) W
・本金:3000 美元
; I0 p& E$ o) W1 c) b V) Z& s& }& A5 ^5 X# G, ^
・利润:5521 美元
& |( w$ a" c+ S
5 m) v7 Z r, R& |! T・投资回报率(ROI):184%6 A( A* G! d7 u, `1 J" ]
! L* Z. f4 R, X% ~8 b
・年化收益率(APY):3951%! m. C) ~7 m: S5 ]0 Y2 v0 J
! q8 Y) v! R" [- w" N( k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。」
+ l4 _$ X" `: p g9 v) [4 [' M* X* M' [2 ?* q L& B1 e$ ]. x
Sportstensor(体育预测竞赛)
5 `: Q/ G9 G+ l. c8 y(标识:SN41,发起方:@sportstensor)
8 i, R1 F/ w* b4 L% Y- u' c* L/ k$ ]+ \1 ]& f p" ]0 j
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。
9 x8 p$ @" W4 ]# v e
5 A! A% W* {/ \# h2 Z! j8 G$ e+ Z0 `' k! C; y+ r) M2 e" U
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%。! _& v' j5 D6 X
, n$ m# s8 A1 Z7 B; F1 n; K1 P. ~+ i+ pSportstensor 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。3 u# m4 F( e$ [' M4 D% `
+ @* M$ v, a. L( y' E9 S% 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)。# L) r3 x9 L5 g4 I
0 V) C1 K) k/ m' d6 S& r8 `
AION(市场之战竞赛)7 w/ h6 f) d3 P+ ]) K
(发起方:@aion5100、@futuredotfun)/ r! H( r8 u; n a
4 W. W" _( Z, h* v' _+ 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。
0 I G4 {1 l7 P5 x2 w
3 h$ n% v. m' C, \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。
' i5 F3 l7 y2 }$ l, k$ ]4 `! V4 n) H( M3 ?/ i2 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。 t% W9 C: w; j" i7 X
( g* I; g! t! q1 d* r: N& w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。
. L+ a& l' Z/ A8 N8 M0 D4 a
& @+ b& R; b! z6 lFraction AI(多场景 AI 竞赛)9 V# y3 ~- {( m1 T; S1 k
(发起方:@FractionAI_xyz)+ @3 F. L) I, `7 ~0 W9 u
; R: W2 x, T0 j/ N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。5 H* w- L: o! P! n9 I7 J4 H0 g/ A
$ M5 H1 B2 v1 _: r/ z/ F
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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% T, e7 F2 W* X( y0 V" l$ v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。
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* C& _7 o$ X" K" Z: f9 S- j% g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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5 B' _( l, N& `" S, p1 YAllora(金融微任务竞赛)
' }! R% ?8 ]7 a3 b' d' o: E(发起方:@AlloraNetwork)$ L2 _; t* A6 Z8 F$ Q
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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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# y# _5 p/ `6 r, h$ G! l% b* x$ q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 $ALLO 代币激励。% i: w& s- y- F0 w
) q- Y4 |$ u' b: c0 `1 S3 [0 s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。
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/ Z* R+ O1 Z% O& u) [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。# H7 H* o- T& D/ b+ |7 O
8 R: y9 l, M% t9 N& @% V其他值得关注的竞赛
$ B4 e. U3 K. Y! i/ G' b2 O4 G(1)金融类竞赛(补充): v, a; [- n' H( n& O3 Y
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」。# m- Q4 K& F' }+ r; H
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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。; y L9 `; o: n4 G f2 w( j; J0 T
4 o. z" j) F. M; i7 M(2)非金融类竞赛8 l: e1 R* ?* k/ j3 w* y9 f( {
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」。1 Q6 n8 g% I$ {6 a
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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。3 s: ^( f* Q- q4 @" I
$ C5 R+ t* ~1 [: r$ g! e这一切意味着什么?
% }' I8 _- a! w- P) y1 W如今,人工智能的进步正通过「公开竞争」实现。
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4 T* D( g+ a# S3 ^9 l7 x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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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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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」)。6 s+ g6 H9 W' s; w1 Z
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未来将走向何方?9 u6 S X: p3 c3 Y( F$ V0 Z
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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% @) S) @+ W# k- @6 y; h, i; }: P) I未来,强大的模型与智能体将诞生于「去中心化环境」中。$ O7 ~2 _: C9 e$ V$ V
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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。
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; Q8 _7 a$ b! S1 H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」。
* D2 K$ n9 u' B) l+ @ x5 D* j1 ?: c7 |2 c& A8 B0 N; n# `
最后一点思考
' [$ j. V+ ] w. n2 d; W& @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。6 L/ b- D7 N9 p# i, X3 ^2 M
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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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8 ]8 S$ g, x) {1 f- c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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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」。( }8 u6 F: p4 L3 H% T+ }' d6 f
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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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