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[虚拟币交流] AI的达尔文时刻:当模型开始为生存而战(转)
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1#
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:
3 C1 c  v5 N$ K5 ]; W1 ]2 a7 f( f1 N0 S% x9 N$ ~9 q' x
· 食物与领地
9 ^' R: R* Z1 ]' R9 t( S7 ^0 Z! H· 配偶 / 伴侣. o9 V$ J# Q8 l6 j2 b- J
· 部落或社会中的地位. _- G/ H. u$ `9 q5 `5 D9 @
· 联盟与合作机会+ Z, r% Y# V" R: ~1 H
3 s  n4 }$ b) T& _0 ?6 K& j% q
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。
8 N- \$ e5 T+ L) x( |; j
1 ~& |, X8 `: [+ ^这一过程被称为「自然选择」。
: `$ L! E: B; f6 n; v
1 x" b# o/ Q4 m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)。
( d; Z' d2 U8 l0 }+ c# v( |4 k$ l9 ]2 O5 y, t
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?
1 _; D" A' T5 k  y: B
" V, q. e0 W' `& r8 N; 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。3 \! Z+ T; R8 N$ S
0 S5 S; L9 ]: D; [/ f( V; T! N( X
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。& n" M. k. Y! z8 r$ Q" f# X. I

) x, w$ [" P2 ~/ n1 t2023 至 2025 年间,随着 ChatGPT 的问世,人工智能领域迎来了爆发式增长。9 @# U9 t1 O, y% g4 C7 |5 H6 F

: c* n# n$ t4 z* a, o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。& k+ x& Z/ ]( A" o* V. U

' {( o. Z4 \% e& a  s* m; ?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。$ x. \1 e) W6 S4 p8 _2 Z1 f) E4 j2 F
$ z# b- Q" l: {" ~( Q% b! i6 x
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」。1 z$ R# G1 B' J/ j* a6 [3 X. _) P

/ V5 L" l& D8 I3 D  x! ^1 \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:& U: `0 R' F1 B/ G/ s: q  B) L
, N1 m* a% e& U, w- f
· 每一代模型都会与上一代模型展开竞争;
# I& C3 Z0 {( D5 Y4 N' p0 ~! D' E* k6 Y0 V8 ]# w0 l
· 表现最强的模型变体得以留存并「繁衍」(即优化迭代);
8 T; h2 l3 y. }# e2 X" e6 e& a( |, g0 E" R4 O$ B* M8 n+ C
· 弱势策略则被淘汰。7 T: f! M0 J& Y  f: Q

- v( w" Y- {) }2 G; X- k" M7 e4 m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。
# I- E) |- m& W7 Y
# r: N4 P  O! C$ n8 z+ w# 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。
5 a, U- i& e3 X3 y, [2 i  @9 v$ j) H6 b, `+ Q6 M
加密领域中的达尔文式 AI
, b: d1 W+ W1 {" ENof1 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。  N8 |5 W/ ]" d' R8 v3 O

, S3 s9 J8 p( W
7 p( r6 e  w& [. d, \7 T
「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?」
5 B" H6 s) q. x5 T
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」。6 _+ M; l( x2 R

9 U* a) ?+ `" z+ N0 ]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。
9 j' S! N3 X. n8 E' b6 @& @' L* C/ Q; Q
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" }( c' y9 E* ~
+ t+ Y7 I$ |; e) J7 F3 f, t! e/ F  I
以下是一些最具代表性的竞赛案例
& k+ V% U+ Q  c* R. ?6 J" C* vSynth(合成器竞赛)
3 A. V! S, s" W(标识:SN50,发起方:@SynthdataCo)+ E4 c( G1 [4 N; ], I8 m$ K  O

0 ]6 J7 k9 {+ K; X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)。
/ }! D. B+ P5 K- ^; H) H( p7 P% y: Y" o! O
「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。」! s. M4 O: C- v' Y" [' C! i7 y

1 \4 `$ ]0 L0 c+ e; J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。
; T4 H: H+ K* z1 W( t# v: k
5 x0 i' P/ ]9 d5 p/ T4 B
  J  [- [2 h! U$ F「我们在 Polymarket 平台的交易最新进展:
3 y" W( Q+ o' Z0 q; h' F7 Z+ j
6 P6 E5 g8 `' `# R# a0 Y% T・本金:3000 美元# t4 `3 }, K9 s+ f0 ~. e- v

' F1 J9 L& L3 K4 Q6 z2 y% n9 V・利润:5521 美元0 @: j- @) ?4 u1 A% K

# r0 ^8 `. d8 h・投资回报率(ROI):184%
' h/ v& c9 F  u( @- a4 S$ Q/ e; ^! c
9 M9 C0 Q+ A* A7 f4 `・年化收益率(APY):3951%- a) ?% ]8 M" Z! f

3 J3 p: m; ?: J# }; R6 a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 a4 X* n- L& B* {: F
% W  F4 x4 }% Z. `- T
Sportstensor(体育预测竞赛): l4 G4 ~. k$ K9 h, \- K
(标识:SN41,发起方:@sportstensor)
9 r& K9 w4 f9 G3 l" o/ u1 k* H8 K5 ~+ W/ s. L( B
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。
5 N- s3 V. k$ K, d1 |/ ~' P1 i- ~0 M7 i
$ b# `4 n" f0 _  {6 k/ e
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%。
1 {$ C6 J5 t" j5 \
( r) ]5 O1 z; WSportstensor 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。
" ]' Z7 L" w8 w8 v6 `; _
9 B1 L1 L7 y" ^4 c0 c+ 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)。6 O6 N* p, F! e

4 F7 P, |5 I( e5 @. Z2 C6 F: WAION(市场之战竞赛)9 g  z7 Y8 g) J4 h( j9 }6 I
(发起方:@aion5100、@futuredotfun)
( Y& x7 H9 `$ O
* {/ [7 P7 @6 w* r' p+ j3 N@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。
/ d4 e+ R- k5 s' C0 C+ \$ {! @+ s5 ?  \4 M/ k
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。' ?$ ~' A, b4 b' T1 |9 C
) A/ e9 }+ M4 `( Y6 ]
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。
' z5 ^1 `; A* t1 I5 X2 {' h$ M! f0 n: N5 o
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! q8 o1 z0 k' l& {" f& C5 _2 v+ u- R
: W2 i8 F3 p, H$ d% M" yFraction AI(多场景 AI 竞赛)! p0 I( B- D7 g7 b
(发起方:@FractionAI_xyz)
4 l9 u' p# v& C; K& A+ }1 Z. C' C
0 n* A; v# c* D0 E+ A8 R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。
4 Q! [) \3 i: [6 Y1 l. m! z: w# n' T
4 h7 x4 f( L! a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。, T* i9 c+ @7 \$ f
/ t. O- ]$ B8 a2 [8 B
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。2 D; p3 x! h6 [! J8 T5 k2 l
9 Y; [+ l4 S; ?* E# F8 B# x: I
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。  K) a# [  I* i7 r, W

1 ~7 h. @! s6 H" S! ]Allora(金融微任务竞赛)7 }) h( v9 T, {; J" i% v
(发起方:@AlloraNetwork)
5 _$ `, e# k+ n% K+ F0 [6 T
4 w8 f4 D) k3 q/ t9 x2 nAllora 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」。- q7 p/ W( G' R6 B- s

9 ~$ O. Z+ m- {! U0 j3 g. S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 $ALLO 代币激励。7 ~, W4 B4 k: x: s* p/ v
% u1 a; M- F1 d/ Z! B% a$ 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。
) ~, m* D. B- Q+ A2 `8 g
* E+ P5 g2 G5 m4 j. U7 ~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。6 @: B1 k2 ], i# E( G

6 j1 O2 K: _/ _1 \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。
- ~" e# N4 K! x" P# q* T  S
5 ~4 d* ?8 @0 ?9 D其他值得关注的竞赛$ H4 e/ a+ w0 E
(1)金融类竞赛(补充)
; D- `! T; ~3 Y1 r: a5 JSN8 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」。8 }8 w4 d! I. H2 t0 F! d
8 m: Z- o* G  \+ C# F% L$ H! v
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。
* s' j6 E2 l- W/ z* V8 |; }+ f; \7 f+ h
(2)非金融类竞赛
4 U- @  [0 J  g( N" pRidges 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」。8 \# T% b6 }  }- P; ?

! w) `- B% h0 k$ g% q& R% fFlock.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。5 |0 |1 R. |+ S+ A1 F  D

* R. k: }$ K5 d$ L9 Q/ ?这一切意味着什么?" W" g3 I* }) G  W8 C/ t1 j
如今,人工智能的进步正通过「公开竞争」实现。+ A) }! ]4 b" x; `+ ]5 j/ L
3 ]8 \* ?+ C; ?4 p: e$ [; D
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。% C0 \! d3 m4 y- @

. m2 G9 y7 ^. G2 v0 K" |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。% b  Z$ n0 W. J

3 Y  _" G6 n& T7 z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」)。2 e! D( o4 w7 m# D( r( h- y
/ x- a+ R  R; _- t: ?# m
未来将走向何方?, d5 H! \% S( b5 k4 E+ @% Z+ g
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。
! t$ g8 Y( p! t6 I% u) `+ n& E8 K+ f
: k& Y+ S- Q$ Z未来,强大的模型与智能体将诞生于「去中心化环境」中。2 [7 k& d! p  F$ @$ ^2 X

) u9 z0 @2 w8 R: E1 P# H; K+ J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。5 J. Q7 Z# Y/ h/ U. T8 l

, _" q3 _8 H0 i( B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」。4 C$ n8 `+ n7 \+ ?
+ a$ x- r3 D5 B5 z
最后一点思考/ e9 A, U0 k+ e$ i
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。+ F, r0 f' Q$ e( J
1 ^, t7 f( P! P; t8 A) P
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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! Q$ M# R4 c8 M: b2 C; B% w7 t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。& J2 M$ V5 ]2 m1 L5 w. e8 U- B
* a) O; H% }& R- M8 {( {# }
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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模型无解模式,生存还很遥远的
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3#
足球比赛也是搞起来了,不错的坐等好结果的。
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4#
是挺好的,也是为数不多能够使用的交易平台
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5#
主题回复处广告图案-天策传媒
祝福楼主可以盈利啦,有空我要向你指点一下
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还行啊,现在我也是用这个交易平台
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7#
这个也是能够看看大家推荐的交易平台了的!
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8#
足球玩的都是运气,不管心态好不好总是会能赢的。
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9#
交易平台一般肯定是会选择能够相信的啊
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10#
足球的有些玩法还是可以多看一下的。
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足球专家那也就是啥子玩意的都是懂得的
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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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这次游戏能够赢钱一天的生活费我也满足了。
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这个游戏有收获还是最好的结果了呀。
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这个交易平台我还实在不了解到的.
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足球我只玩单场的比赛,困难的都搞不了。
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这个游戏可以自己好好把握,也是很好的。
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