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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:$ O, g& q F0 b2 t, M0 q
5 m9 I. ~* f1 c1 H( C) _- N% ^- ?, y9 p
· 食物与领地
M/ Y$ J8 u6 F% g/ j7 L2 _· 配偶 / 伴侣' m. d+ T8 h3 N) P: t
· 部落或社会中的地位2 ]( _3 T5 o! O6 j8 F# T
· 联盟与合作机会3 m" F: [$ W" j3 T3 C- `
0 ?7 G# V a9 T% P4 y2 |
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。
3 h2 S2 g7 y5 a+ o3 B9 H" j1 A# s; Y! f: [* \/ w# l' s9 U. L0 R9 F
这一过程被称为「自然选择」。, b2 L- Z% k1 C6 S* L7 i
$ q0 P- s' L3 v. L* P2 h; B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)。
; P& h# A; h# V: l5 U l! Z% z4 B9 u: l) g; Y, q' o, s, R& r( 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?6 m n$ u( }! k0 A+ x7 j+ t% l( r7 ~2 W
8 c* J" n3 A8 L* m% G" K+ _* d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。$ X% I. r, ^0 K6 h2 g6 {
0 k' X0 O1 x& ?. X 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。
6 E- ~7 [ N" m+ s4 `, h$ A! N* C) \' S4 |+ d9 g) A
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。
* Q( B" L( M0 \! f+ ~* D. C
+ @4 K3 n7 q5 U" z2 s5 h2 ^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。
& n2 l t5 k+ Y" {/ M/ u- b
6 s6 q, S0 m1 r4 ]6 G4 {5 E! ]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。
8 _+ U. |1 z) b. L! J& y: G z/ l# y5 d: W+ N* g$ k5 e g7 `
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」。 e8 S* o. O; O# N" @
P2 A5 N9 x* r/ |3 Q( A# zAlphaGo 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:) G( Q) @- g! O [1 h$ e
$ _4 [( A" a# L% e+ L9 S· 每一代模型都会与上一代模型展开竞争;; v: _% B z" o1 O+ l7 O: n
. f7 L, \* {$ V9 G2 v j7 J8 m; B
· 表现最强的模型变体得以留存并「繁衍」(即优化迭代);; d8 \8 g, ?0 } x. A
4 c/ Q, }5 M" R3 |· 弱势策略则被淘汰。, D4 H# E0 I4 V% K/ I) [* p
' b( h( F, w! i: ?$ m, a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 w$ D; i, d% D0 Y" m/ j; ^6 i- N6 W& n4 o; X
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。
' ^% F) ^* }% s; o! I' S
* s- x' p+ c( z% B' b; T加密领域中的达尔文式 AI
% U3 ~/ `% a9 I& r" Y. X# pNof1 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。
3 X1 c+ B2 n$ e- Z: k" n% f; y P2 Y. N; ]$ h5 z7 j0 X. N& c
2 n% j! x/ {: Y
「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?」
4 e% i. F' G# S2 a' r5 W4 e* Q0 U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/ g* M) E3 k- B' G" X* y$ E: s7 N9 Z5 `6 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。. D: [2 h" i/ u2 p' D. N# z
1 `4 S a# S t! J5 U. r
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。
) }* D; X* H" o
* }. Y: k" _* R* m以下是一些最具代表性的竞赛案例1 g6 G9 ~6 d2 B* x6 O- ]& `
Synth(合成器竞赛)
! D {; R- K9 e8 N' j(标识:SN50,发起方:@SynthdataCo)0 ]1 {' F, x6 m# x3 C# M
# X; P @; s. c! O% 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)。1 n8 e8 B% _- n1 }! G6 r# P& U$ O: o1 I- W
4 [* _/ Z+ r l2 h. d
「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。」# C8 E% J) Z1 \4 ~' {. N5 t4 Y( `
/ y2 L1 s! f: `% |' y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。. N7 T9 k$ s+ _- T/ Y
: T7 h( ~& `; B" D4 o2 u" V; f9 o* t: G8 S. H
「我们在 Polymarket 平台的交易最新进展:
* V9 A2 M: p$ Z; S+ k) j% Z* X
3 P z' Z2 }6 A) h: g・本金:3000 美元' Q$ _$ J) e, z+ f1 p
+ \" h. x- \3 v2 c- y' R. X・利润:5521 美元; P! C+ i# I/ `. y. ?. i" R
* Q2 U% H" `" ]$ {: N) ]/ C) q) P) }・投资回报率(ROI):184%
, P' |2 _- B) h: s$ Y
6 ?. e% l9 M% }* A( q/ ]$ p+ W0 h・年化收益率(APY):3951%
; x/ l5 F5 S/ x0 O% A0 y7 H$ O
6 I' q+ Y4 F" S) E% T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。」. ~5 g; M7 W! F
5 Y' B7 m+ O" b7 u/ L! zSportstensor(体育预测竞赛)' w) f9 b& l/ y) h9 I% x
(标识:SN41,发起方:@sportstensor)/ _6 T+ l# e- g X
- v( ]7 s" n! ~4 B% q1 n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。
7 |6 p# Y9 [; j5 e/ C5 K" t( y& g- G V9 `0 Y; y6 o# [7 ~
6 a+ ^3 P: P( ?' t- d8 @0 k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%。
, A3 m! |1 M5 ~# b3 m% E7 H3 u; n8 y4 O& c
Sportstensor 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。( H' _7 p1 {" l* f- w8 d: M: {
% }( G7 N- F2 b( Y1 l9 I) m" _/ K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)。( }6 f( }9 C+ H# V
7 {) t: t! ?" K s/ uAION(市场之战竞赛)
6 s/ x) E9 U; n: X& b" _(发起方:@aion5100、@futuredotfun)/ {* A, w2 x- Q! {! q
2 s( [' O) u1 v
@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。7 E3 @+ _* S% h! O6 C6 \" X! Q
; U0 W2 E0 T/ q) J# I
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。) V" D" t5 q. U7 f6 { m
. n& ?& K* _# R6 V$ F: r3 k' Y, c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。& V( G, ^, C) x. y$ Q" u) ^( `
F. Y3 y8 Q+ b1 A, E# Y
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。
+ Y* [: b3 n, {+ E9 R) I d
& n; Q: {5 Z* AFraction AI(多场景 AI 竞赛)2 q. T/ E4 P& n( j
(发起方:@FractionAI_xyz)! f4 M3 c- h! Q7 h
9 L$ x! E0 \1 n9 K+ m! b8 P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。2 F3 V3 Z$ g- K7 T
. ?' t6 }8 z/ c0 W y
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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- ^; |7 v+ Q& R! v$ D7 j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。9 m4 T% Y! f p1 F ]7 T% g/ H
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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)8 @3 g; ?( R" H) g+ h, P
(发起方:@AlloraNetwork)
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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」。& @) p0 O2 {) O- U. Z+ z4 x3 W3 }
A# Q+ G* F K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 $ALLO 代币激励。
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9 }# g) G, Y0 g3 u* B" ]# d8 x该团队拥有一系列深入的「动态 DeFi 策略」应用场景:通过应用 Allora 模型,让 DeFi 策略更具灵活性——在降低风险的同时,提升收益水平。4 _0 C$ u) p' y! ?
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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。( E3 p/ k$ \9 I
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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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5 k, _3 A( ]2 _" F5 W3 x其他值得关注的竞赛8 D m) M, Q! q& q
(1)金融类竞赛(补充)
8 F: ~: T. Q( G6 N7 KSN8 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」。: t( j/ L- Z, o) j) p# L
; j. J' Q5 q: D+ u6 NNumerai(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。2 z+ J! F8 h" C, O2 r# a- K" g
- S: y, k5 f5 `5 A! |: N
(2)非金融类竞赛
8 e7 W6 b" ^4 Y' g8 e+ b3 z) T7 JRidges 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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% u2 u) f2 T9 ?+ q- _0 T. Y+ s+ `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?- B- m) U i: r
如今,人工智能的进步正通过「公开竞争」实现。! i5 [, M" R/ Y
! L: @: r+ [& D% d6 u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。
, p# h7 F7 |0 m! c, c9 F; k6 x" r2 m7 U. C' T& ~9 E& Q, s
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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未来将走向何方?
$ e- [+ l1 f% ~. n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。9 I$ F/ G$ u, k- S% [+ a+ J5 j) ^
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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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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
. A3 O/ K* X# B9 d1 C5 e' R2 u1 _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。: x, m( V, N$ s" \8 [" O7 y
" o: w/ l* q) O) h% ~8 O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 C3 @" s* V3 R6 B3 X$ G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。: C* R9 n1 f5 O0 X
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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」。
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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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