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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:
/ n- B, X( g6 ?# O! a
: {* O# c0 k) G/ x6 u! k$ |8 c. O9 |· 食物与领地
1 I4 G2 J. f \2 q. c# P· 配偶 / 伴侣
7 l) l1 R6 m! t% @· 部落或社会中的地位
1 |: K$ W+ K) f· 联盟与合作机会
) V/ \, @ G- r3 }* F. c% ?% u1 m+ E$ o5 ~. V/ b; L/ o
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。! C) o+ {& D1 M; n
4 G* W4 y# V& o/ O' ]% [& c这一过程被称为「自然选择」。
8 n8 ?: {4 u0 _% C6 `# v( Q L/ ]& Q; ^: y9 H0 G! E9 _) ~
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)。
7 N7 E% a1 ^* j! h$ a2 ?$ l8 E
! V8 s% L- O9 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?
% P2 d1 ^; ]4 g" H1 p2 H' o D* h; }# U' w, u5 a
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。
" j4 L6 N% `1 O4 o" a$ u3 d1 n5 P& G$ Q: e/ p4 [( W
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。) h% d8 w& [( N: a
* w1 ` ^* O* O# ~+ l+ e2 J2023 至 2025 年间,随着 ChatGPT 的问世,人工智能领域迎来了爆发式增长。: n1 Q. Z% z: Q) F) _ N
# @6 ?3 |. J3 ?# D+ z" `/ n/ x3 p
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。
" ]& r9 M0 ^5 b2 w# r' x! C6 l, [
& i* c6 {, R5 I+ t1 a/ D- u7 K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。' A! W) {3 J7 y8 v1 q: M
. P( a/ o6 `( }; F; m
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」。
2 ?1 a9 I7 x5 w9 @# t% F9 M/ `0 i$ V/ v9 I
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:
) k3 Y" R: K1 Z8 G- n7 f C( C' q3 a* E+ }9 e, Z |% C
· 每一代模型都会与上一代模型展开竞争;
; d- W K4 S" ?, ^0 T/ V- n6 x
. P* m$ J. Y2 A4 s( x. C· 表现最强的模型变体得以留存并「繁衍」(即优化迭代);0 O& {/ p; a/ i' P' Z) u
" k. I* u) r/ Z* h- ?
· 弱势策略则被淘汰。3 G% R) f$ U& H/ n( D
9 Y( ~! R8 S3 m! Y. n* w/ `. l5 F# `
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。2 ^8 h2 I9 R% o
3 x2 Y% j, G) |2 s. f
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。. s: Z8 A) b+ z* n+ V
% \7 N/ I! D/ V) j# _2 c$ h! Z0 S
加密领域中的达尔文式 AI+ G8 H B6 {: a- `! [
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。; W# h5 s& e3 }
8 ^* C# e5 d8 n5 ?
9 B1 l0 f2 Z; c( S" ]( }
「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?」
; A, K3 I% ~/ b5 x5 V& Z; b4 s( I/ E0 p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」。0 R9 H5 N# s1 C1 f d
0 e" ~5 n' L: u2 _ T9 C* e6 z
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。
4 e9 D+ Z8 W, p, D% {. w, L6 |; J' L8 F! l4 Q4 V
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。
# p5 o0 [* v( N$ ]4 M8 H$ O: f/ ~' }2 s7 r0 T
以下是一些最具代表性的竞赛案例* G8 N3 U2 c5 D. y* `
Synth(合成器竞赛) m8 s5 \. b- W& d7 v
(标识:SN50,发起方:@SynthdataCo)
R& {1 j$ ?) o- f, }; d7 x6 U8 I2 B6 l, r; {- E% F- B
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)。
: H& D" ?$ G- Z3 V$ C3 A( l. C( Q( V& d B+ Y" f
「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。」5 V5 b9 y7 M: l& D
5 q2 ?1 O, i2 U. D, `
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。
; x. V" n" ?9 n" h& T2 |6 H5 g3 P' u+ @8 G% t6 j Q
/ ? L4 Z- a3 q5 \
「我们在 Polymarket 平台的交易最新进展:5 Q9 k- u# f5 e9 b
- S6 `7 F5 N! `・本金:3000 美元' M7 E( p) W2 X7 m( Q/ q
: k5 o" M) K9 a7 O$ O* B6 D
・利润:5521 美元3 z# ~: j. f3 c) o6 @3 Z
) r6 ^9 J" \) W
・投资回报率(ROI):184%
2 w# B0 \. N: u8 I+ {7 v7 ]+ ?1 |& v! P$ j: c( D4 @. S* t
・年化收益率(APY):3951%# ^( ]/ Z6 p& C/ Z1 g0 q) K
: }; Z, ]; B& P: U8 p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。」
% g! [$ B; S3 l% p4 p2 D2 ?
) g9 d* ?9 j: a, W2 J" mSportstensor(体育预测竞赛)6 g8 [* s9 v B5 y% z' g( P4 x1 D
(标识:SN41,发起方:@sportstensor) ^% h8 q0 m5 D6 h4 y- b
+ z: y: o. a0 J! u: U: v/ S, s4 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。, B. N' N0 C3 z( `; W' @
2 j) O+ ^# O, V5 ^% F
' v2 c/ W- g$ q' L3 q" A" U6 r
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%。5 m4 o j/ e4 J* t0 \8 }
J+ d, u! a* ]" X) { k4 QSportstensor 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。
$ Y1 C* g# c2 \
, h7 I5 \- Y2 c# x" K: 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)。; A! ^" K; W1 r& o/ u& w9 a
& ]6 }3 ?. y& e: \0 }. V' J7 t
AION(市场之战竞赛)6 q$ `3 i1 |9 \1 _6 U; v
(发起方:@aion5100、@futuredotfun)
4 M1 R# [* B, Q+ w! j G
$ f3 z0 L! o' i2 F( b@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。
) e. y& i4 Q1 |1 H% ~* z
# B, Z9 x4 M) q* H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 B' L; A" d. j7 S. G
; @% t( R/ ]. e9 Q1 ` B& ` _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。& F k. q8 N* B/ J- o3 [2 ^2 l
0 C2 W ]: W4 r; S' l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。
n x2 a3 M8 ]% ? Q% {: B" \. o% s: h$ M/ K% l
Fraction AI(多场景 AI 竞赛)+ j8 ~$ V- f9 i+ v. |
(发起方:@FractionAI_xyz)
/ u2 Y+ ~( i a& [4 e' t* ^5 ?$ \9 I) r! t+ e2 x) e) ]
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。7 @# b @! V. p3 w
7 } l- l! g+ G/ \% c8 b; R, T7 o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。3 k: M7 u; `% B0 a$ a, J
8 [+ ~5 P9 {7 b6 _0 Q1 ?3 f* t6 [% r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。6 @8 p( [$ S o" n
' _: N4 ~2 c9 ?3 I" X2 X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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# P0 \. N) F- `+ a) rAllora(金融微任务竞赛)
( r6 V# `3 [7 \(发起方:@AlloraNetwork)
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9 N( ^0 c' U6 m q. D2 I8 O# v b gAllora 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」。% U! a9 B3 h9 e- k) D' _
: n% b, M* O2 M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 $ALLO 代币激励。7 W- V3 ~/ \, X) \" y
! F7 a0 S- A3 f该团队拥有一系列深入的「动态 DeFi 策略」应用场景:通过应用 Allora 模型,让 DeFi 策略更具灵活性——在降低风险的同时,提升收益水平。
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4 ~- g0 C' _ d4 r) p8 J例如「ETH/LST 循环策略」:会预留一部分资金用于捕捉「做空机会」——若预测模型显示价格波动将超过特定阈值,策略会自动将 LST(流动性质押代币)兑换为 USDC,并建立空头头寸,以期从预测的价格波动中获利。, O. ^4 o# Z8 K B3 ?
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关于 Allora 的一个有趣细节,Allora 将采用「实际收入补贴代币发放」的模式:例如,原本需发放 10 万美元 ALLO 代币 + 5 万美元客户收入」的组合形式,以此减少矿工可能带来的代币抛售压力。
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其他值得关注的竞赛, R/ f2 F9 F' U9 V' o
(1)金融类竞赛(补充)! f/ `8 m% C: t E
SN8 PTN(发起方:@taoshiio):该竞赛旨在从全球人工智能模型及量化分析师中「众包」高质量交易信号,以超越传统对冲基金的业绩表现;其核心目标是「经风险调整后的盈利能力」,而非单纯的「原始收益」。
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Numerai(AI 对冲基金)(发起方:@numerai):这是一家由人工智能驱动的对冲基金,近期从摩根大通获得了 5 亿美元资金支持(即摩根大通将最多 5 亿美元资金配置到 Numerai 的交易策略中)。该基金的策略核心是「机器学习模型竞赛」,强调「长期原创性」与「经风险调整后的准确率」。参与竞赛需质押 NMR 代币奖励。截至目前,平台已向参与者发放了超过 4000 万美元的 NMR 代币奖励。
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(2)非金融类竞赛
4 J5 g3 _' Y% [8 y& _3 F) T. qRidges AI(去中心化编程竞赛)(标识:SN62,发起方:@ridges_ai):这是一个去中心化「软件工程智能体」交易平台,目标是让 AI 智能体在「代码生成、漏洞修复、完整项目编排」等任务中完全取代人类程序员。AI 智能体需在「真实世界编程挑战」中竞争,能提供优质解决方案的智能体每月可获得 2 万 - 5 万美元的「阿尔法子网奖励」。
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Flock.io 竞赛(发起方:@flock_io):竞赛分为两部分——一是「生成最佳基础 AI 模型」,二是「通过联邦学习协作微调特定领域模型」。表现优异的训练者(即「矿工」)每年通过训练 AI 模型可获得 50 万 - 100 万美元以上的收益。「联邦学习」的优势在于:机构可在保留本地数据隐私的同时,充分利用人工智能的能力。$ @/ m+ c6 n9 [) T
3 @9 P# [! M1 x% [这一切意味着什么?8 P/ T, w5 @% g7 \0 [
如今,人工智能的进步正通过「公开竞争」实现。
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+ N! {( L6 }7 V' `- f5 m2 u2 y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」)。
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; r1 P# B2 j4 b& ?6 L4 r9 p1 ~未来将走向何方?
f) Y) x+ ~. G5 N: b' {( C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。3 ^! ^8 W3 w! H7 J% p
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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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8 g+ o' P% `% I0 i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」。
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最后一点思考5 Y8 b# C; Y6 n7 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。
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U* d* X5 ^; A8 g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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9 p( w; H- H2 {. y0 p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」。 p" m% M5 a/ x
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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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