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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:
' w, h! W0 t$ i+ k# o4 \
0 F6 K5 M& G* L, ^9 J+ G· 食物与领地. v e" N. p* e# B' d4 S
· 配偶 / 伴侣8 u4 ^$ @9 z3 {" V; V% J+ Y, N
· 部落或社会中的地位! R! h7 t! d1 X
· 联盟与合作机会# E, J/ Q, ^5 b& z# P2 e, ?
# r7 A. u* e% x+ x1 ~- i
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。. u8 y1 R: G: A0 K0 q S
6 w" e# q& x5 O! P! G这一过程被称为「自然选择」。( _, j4 Y4 f0 G, |" K
9 }9 @) _" r0 q: r9 G. o [
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)。 i' b. x3 p. c# R4 t) {
' @- H9 a: |& e9 d% d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?; B2 Q/ F7 {4 Y" q; K
) }& c; c7 K f+ X# k
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。
: e" m; Q, Q, C4 t: _/ Q( F" a: r4 G' F
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。# _% Y' U. n1 t) t' m5 E
1 S2 D* V6 j. b! c* y% X( 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。' S( w% H: O6 J" s6 y/ M1 @
# o# j& U+ I4 m! x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。
$ ^2 z/ l C& T; T% Y% t8 m$ a
5 Q/ t* N2 P% D/ v! h0 [- {- d! \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。
' ?6 ^7 M2 t# ~( T* n
/ c( Y2 |+ L+ K3 w% S$ {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 r! ~# b$ `4 ^0 q- r, B9 j3 s: i2 F! D
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:
8 | D1 Y8 ?& {8 H
3 j4 \! e0 G- h" a' c& E/ v" t· 每一代模型都会与上一代模型展开竞争; z) N+ M4 X- x& S, } k* i
. m+ w; Q" O+ g· 表现最强的模型变体得以留存并「繁衍」(即优化迭代);: e3 j# r. {* z7 ?% `6 |- J! A( P
- ^! K( ?& ~* @) c |
· 弱势策略则被淘汰。
2 J0 S: I4 }( X
' B, f( J+ r- @7 ?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 O) U; W: s0 X9 [$ [9 ], C, p. F; m# q2 Q" ^! D7 l8 X/ @7 Z3 Q
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。* p! k9 ]( t5 D/ G+ y$ U
) p" T, P5 l2 ^: e
加密领域中的达尔文式 AI
0 L: X8 n! D: X# y- O. N$ ANof1 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。/ v7 I: a! K& R: l. n
3 J/ z+ U6 n2 `0 h' s3 ]% L2 W$ F! g3 ]7 R# k
「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 c" }& O, t6 n; y* Q5 S. A, n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」。; t7 B G( j9 k: v; S% Q
8 O) _- R; P0 v" T
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。
8 g6 t! P: K) H' |7 I/ Z% |# g: { p9 Q$ J( e. W6 n8 k( P6 H8 {
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。" T( i% c) `. N. t2 C2 t7 p' h. d) c
+ r, }# }' X. S! l+ E以下是一些最具代表性的竞赛案例
N* C. W; ]; ]0 Y1 E/ uSynth(合成器竞赛)
5 e S& e) }+ @! v4 g(标识:SN50,发起方:@SynthdataCo)" j% u E: o$ ]2 N3 x( X
1 J2 V, N$ C5 l) B$ u# d
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)。
8 z! N4 m9 W3 t t' ]* e4 n# n z s& D7 ~* O5 p) G9 u0 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。」! t5 R1 }& z- K. f& _! p
4 K& Q$ H0 _$ f! d% ^! C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。
, Q! W& C$ ]) O: |
3 ~- u$ {- T; v9 n. { j
6 j. U* e9 P/ g「我们在 Polymarket 平台的交易最新进展:/ h( L7 n- f7 i* M( O! K2 Z* F- ]
) ?9 q# Z' m% P& j! {・本金:3000 美元% }+ |' f! @6 J6 e
+ w& t" l4 U- F. R1 _$ E8 ?
・利润:5521 美元
( A1 s# G [* z3 ^6 q( d5 ^ t q& @5 O h3 h: z' f( t& x+ c
・投资回报率(ROI):184%' t) m" P, i0 B5 s7 Y
( s* V) l; l& [. L' ^・年化收益率(APY):3951%" j7 L% Z: p) L% _: u& |6 ?
! e7 e6 C8 D: Q6 e! ?2 B3 U
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。」4 O7 w6 T: q" ?3 u6 ~& @
. e# u- |" A/ A; L
Sportstensor(体育预测竞赛)
6 o4 k$ m! C! `4 P3 e(标识:SN41,发起方:@sportstensor)
: n& t, Z8 t7 L4 C r @" Z7 G( O0 Y1 Q) J; n' o+ m
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。3 j3 g1 D3 Y& V7 S6 E" j/ L+ ]# R
( \* g0 z* K X2 B- F. Z& j+ h
3 Z# _1 S7 {/ x9 m+ H8 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%。; L2 U. E7 m+ C j# j7 s
w9 e- b7 w. h& h1 v9 p6 G
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。
! [2 \; Q0 s" i) A* ? T! e5 O1 ~8 c( C" F% ]- j0 \
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 C$ m& D, {% b8 @7 f$ E5 M
' b, E+ {6 w% ?
AION(市场之战竞赛)
j# Z: _, Z2 c) @(发起方:@aion5100、@futuredotfun)3 ~# f! c3 W/ q U' b6 k
4 a1 }4 R. F0 z2 M1 g
@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。) T" D+ V/ x, [8 U! B
; V H! f: W2 Q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。
M7 B( N9 t! i" S8 t5 m4 j% m2 r. ?% V$ c5 \8 ] }" \9 l% S
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。9 z* [% a. L- B, w/ A4 Z0 R9 V6 P3 M+ f
n" l9 K9 U- E( A
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。! u( c5 n# k8 `) w0 Z# U, n
0 i$ J* s Q9 o9 f6 f9 [8 N( LFraction AI(多场景 AI 竞赛) y E) x0 ?# p0 D* j+ P, t+ u
(发起方:@FractionAI_xyz)
- m3 N* `: Q: o# B4 } _- ^0 C0 g" D5 v, p! o
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 I- j2 m6 U0 @9 a* F: A
* B) R3 j# r( s+ p' a2 E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。, V6 G9 N% w# _* d0 B
6 y. }( k/ I" E% C7 V- z7 d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。5 }& r8 |1 c& }0 T
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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。8 ]2 o; k- r0 Q; C: v, T# {
: q$ o* T* y1 n kAllora(金融微任务竞赛)
( H% l# `1 K* ] p; U(发起方:@AlloraNetwork)" p2 u# `: v- N* d; \5 T$ W
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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」。4 c/ s9 v3 }( _; d
8 r; z: X; P( b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 $ALLO 代币激励。
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该团队拥有一系列深入的「动态 DeFi 策略」应用场景:通过应用 Allora 模型,让 DeFi 策略更具灵活性——在降低风险的同时,提升收益水平。
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* D4 y' }, h% w例如「ETH/LST 循环策略」:会预留一部分资金用于捕捉「做空机会」——若预测模型显示价格波动将超过特定阈值,策略会自动将 LST(流动性质押代币)兑换为 USDC,并建立空头头寸,以期从预测的价格波动中获利。
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; t/ x- [( U& u* C" L" |" p关于 Allora 的一个有趣细节,Allora 将采用「实际收入补贴代币发放」的模式:例如,原本需发放 10 万美元 ALLO 代币 + 5 万美元客户收入」的组合形式,以此减少矿工可能带来的代币抛售压力。% Y! b! |* N5 M7 [. l# X) Z1 h
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其他值得关注的竞赛
" T- S; \6 S' [+ S(1)金融类竞赛(补充) `* Y- X* r; z: z: n: p4 }5 n* U- a% O
SN8 PTN(发起方:@taoshiio):该竞赛旨在从全球人工智能模型及量化分析师中「众包」高质量交易信号,以超越传统对冲基金的业绩表现;其核心目标是「经风险调整后的盈利能力」,而非单纯的「原始收益」。$ Q5 J. Z5 E) R" p$ u# W
7 Z8 W# X$ V4 [" n! D% |% iNumerai(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。+ U/ z! C0 s' p- u
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(2)非金融类竞赛 a; G3 m( a6 [" f, E
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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) W/ s( ^% m0 u0 }9 Q- f这一切意味着什么?
) g* t1 i( x: M* U* r3 A' A4 x如今,人工智能的进步正通过「公开竞争」实现。7 M0 l6 S5 R6 Y3 R
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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」)。) B( b, j) ?" X2 {- M& ?
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未来将走向何方? Q) k7 m1 a7 M( p1 K7 I
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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5 M9 ?/ A) y) r. F) H2 p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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' U9 B' E; x6 T, R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。
2 _0 L; ?1 d+ G U
3 K) y! e! F. V1 _! u2 y6 a9 v2 g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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$ [9 s( t3 K, z4 C ~) O最后一点思考
% C. _6 t% o) _. O3 U; e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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# n+ S4 G1 ^! Z9 X( ?0 K. x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。( [* [# k" S$ ]5 F. |0 |
8 a; g8 z! @1 j2 d; Y0 A+ u; J9 g( i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。1 k2 ?# H# [& h6 t+ T
2 W, K& L, H2 {# S8 E3 J6 S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」。4 ?7 ^" i# ^0 \
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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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