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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:
9 C2 y+ l5 K; |) n5 I+ X3 B- `
, ^7 F2 H/ K% Q· 食物与领地 B0 R9 ]0 `5 t8 M8 T5 ~
· 配偶 / 伴侣
6 B5 s s3 d2 P/ F· 部落或社会中的地位8 `- L. }6 V3 p8 i: C7 I ^
· 联盟与合作机会
" l$ U- l% {% {# A8 X! I/ _8 p, l8 `- l( V
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。* Y! C. C* W. J0 o4 U
& \5 y+ L6 T+ H. x; i: U- F这一过程被称为「自然选择」。
2 W* j8 X' d8 ?& ?0 R
$ r: G: z- R/ K: f ~5 a- N" A4 C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+ D0 F5 F w, p8 }: ?) {! a/ |% M- X! ?. S; m0 P4 V3 i
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?* Y2 _3 \+ P3 f( N
7 D5 `, P M" n, 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。
1 E- v- \7 s. l% _
! z# D W- ?) N+ X3 h! L; a5 s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。
! h1 A' W6 n# i+ F7 X- F$ Q3 a6 C+ Z B' K3 ?" f
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。
% K- H$ A$ y0 M' }( Z c$ Y; T" ?& P# L% C- G
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。
; J8 @9 t9 t: C$ F$ H% Z" [
. l+ L3 a; z. K& R; b- c' k$ L% j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。* O; r3 L& B6 v# o
/ R5 x; Y; ^; H# e' Z" M2 b/ i4 L+ w& l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」。
% b1 K: b7 F3 M5 f4 M f$ y3 U' }2 }" o" z& ]# X& u
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:# o0 G" x( R! U' Z5 q. P' N' }" k
" E% C0 K0 A/ J0 A% z
· 每一代模型都会与上一代模型展开竞争;4 V9 L1 K U% b! J) K! N
6 l3 K2 S) r+ H( e# H# D
· 表现最强的模型变体得以留存并「繁衍」(即优化迭代);
9 K1 E9 p) g* A0 ~/ Z0 h" }; V+ C
5 b& d' V4 U/ f' p- h3 a M· 弱势策略则被淘汰。4 i# @5 b* W7 L) r
v5 @9 O2 ^& d( `& @9 H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。
; a% ?9 c+ \# ?: [9 H9 Z( G+ Q7 I7 q! D
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。3 ~% z. D+ r" ~5 E! p" o
" k) y8 o; O) r$ Y* r
加密领域中的达尔文式 AI8 _, s* e: B# s# V/ z5 W
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。: d8 }: _5 Q* D' c
: |2 d1 S+ A4 u: j
* @1 _) | _- l: ?2 p+ w# d「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?」
) G% T: S ]. M2 D! _( c$ 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」。' q4 e! a/ K# p
5 r1 {: D+ q' q, F. I1 D( 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。# G" K& R" p- D2 I+ e
9 C: I* e7 O* a! a6 A
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。8 d- D3 c6 g$ r" k# o# k
9 Y, V; u5 n4 u/ Z& W以下是一些最具代表性的竞赛案例
6 R6 k8 z' S' h& `+ k1 I0 V& rSynth(合成器竞赛)2 i& F. h+ ?4 B1 \& q) H
(标识:SN50,发起方:@SynthdataCo)
6 u8 m+ D) q2 o! [' B4 m! U: \
5 Y0 w! L' i$ }7 Z& }1 K; 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)。: n6 t- y% e3 c4 K# T
; Z4 v- ?* ~: w2 n) `' \7 a& 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。」
2 D9 @1 o) N0 v; \2 W- b0 g6 e, A) X
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 j# a6 }! x0 d4 y
5 x# d9 F, ^. Z* k& Y6 D- b# Z* B( q+ O$ ~; Q. t3 p$ a" c: a
「我们在 Polymarket 平台的交易最新进展:1 r% t- P0 s' W3 ?; a k* H7 W
# @# _% ^# j5 u! L& K0 {5 L7 F, ]
・本金:3000 美元
8 U1 h7 T, i: Z2 A, F) a& T I3 S" V1 N, t, b8 {
・利润:5521 美元9 t# t5 M7 E$ I0 X# m5 }
- M2 {/ ]5 S& {3 \1 L* n- Y; |, T" F- v
・投资回报率(ROI):184%
2 U: i2 I, o8 \2 l' u
$ O M& N& B0 {* u: L2 s・年化收益率(APY):3951%" E* v+ D8 A5 j- A/ z! K2 c
. w s: f' x2 J
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。」
8 M2 K* o# L( j, l b- d& ?
* F" [/ j9 V! P; [; u' pSportstensor(体育预测竞赛)" q# s0 o: B' e1 n2 R" H2 G+ [- n
(标识:SN41,发起方:@sportstensor)
5 `+ A+ v2 _. c C$ H/ K) j6 l4 C: s! I# D7 T
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。' b0 S7 m8 |9 ~6 q
+ k/ M# A4 y% {
& H3 z$ p& c' F- V3 Y7 ?6 g0 D# _4 _) n
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%。" ~& c0 V8 l$ _' t1 r$ d
. v1 u9 }, B" M9 m0 _, Q
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。& Y8 n3 u, H1 m `: l2 L' | p; i
, l1 S' l& ]: j+ h" Q! h
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)。1 d, U9 i% ], E! b
' |4 z) S; b- ]+ A2 z+ o2 ~
AION(市场之战竞赛)4 O2 Z4 A+ K J* c
(发起方:@aion5100、@futuredotfun)
! `. | X; w( I% ^# H0 p
/ T# \+ v" c0 f, ]4 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。* \8 u9 m" s" Q& ]0 ^
/ b- M8 g$ Z9 r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。! R5 I+ M/ |' i G- m/ l' n
- W7 Y% C0 P6 Z' L
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。
& H/ F7 A( e( o/ r& A
! K/ S$ b1 ^3 _& R' w$ p; [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。" H& R, `8 s: ]- m# ?# }
; F1 e* a0 e7 S! Q: | n1 Z# T
Fraction AI(多场景 AI 竞赛)- J" K- a# \' }$ i
(发起方:@FractionAI_xyz)
W0 |7 |! U% W. w( ^
! I* ^. p6 {8 w2 O, F, d8 B! G y2 i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。: a3 l/ O) L/ a) T
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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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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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+ r& c/ f) a$ h/ g' s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 T5 ]$ w5 i) D( H8 }) BAllora(金融微任务竞赛)4 G: \( H1 N1 ^6 N% w, b3 i) x
(发起方:@AlloraNetwork)" K. L5 M) |8 ?
9 m! L3 @0 ^5 F* DAllora 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 $ALLO 代币激励。1 R0 ]% W: p1 ^- v/ z
9 o& j( ?. {! G9 _, V0 a4 k该团队拥有一系列深入的「动态 DeFi 策略」应用场景:通过应用 Allora 模型,让 DeFi 策略更具灵活性——在降低风险的同时,提升收益水平。
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例如「ETH/LST 循环策略」:会预留一部分资金用于捕捉「做空机会」——若预测模型显示价格波动将超过特定阈值,策略会自动将 LST(流动性质押代币)兑换为 USDC,并建立空头头寸,以期从预测的价格波动中获利。
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+ R( E+ ]) t* y1 u% j关于 Allora 的一个有趣细节,Allora 将采用「实际收入补贴代币发放」的模式:例如,原本需发放 10 万美元 ALLO 代币 + 5 万美元客户收入」的组合形式,以此减少矿工可能带来的代币抛售压力。: h3 q8 e8 x+ X1 |: ?2 Z
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其他值得关注的竞赛; a. ?; u) l0 y2 K1 P
(1)金融类竞赛(补充)
9 z+ a# e2 g1 t) u! x$ xSN8 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」。4 S8 |/ X2 h4 I, }5 z/ A4 ^
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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
% m7 U( ~8 k2 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」。
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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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% |( u4 s: `" V% ?. b3 @这一切意味着什么? z- b2 b. A2 V! P5 k0 x4 ?
如今,人工智能的进步正通过「公开竞争」实现。
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7 X! e7 j, M/ h7 y6 t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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' E" @2 O* I7 W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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1 w5 ?! d; ]8 A4 Z. r: ^1 u1 R4 L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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' ?& h6 Z) e* J! m! Z2 Z未来将走向何方?0 J+ c1 G8 ~4 T* z0 V0 [6 O
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。 x8 _) |, k* f% I
5 E9 g- ^" i: U- W4 z未来,强大的模型与智能体将诞生于「去中心化环境」中。9 H2 R; k2 ~2 L. b+ ~8 s3 t* R% @+ {
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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。6 f5 x: h U9 H
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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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! Z$ p! q% I# d2 u# C& |最后一点思考
1 x3 N: M- h& N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。: l2 \# E' \( B, A, t+ o
, _; \- w* K- w" Q& C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。+ D* e) C$ L4 f9 Q8 j
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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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1 Z1 B3 Z) @ X7 P' Q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」。/ d& E! R# k: @/ i' T9 D- U; p
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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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