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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:
5 Z& W9 I- S F L9 o5 n; {. l$ p5 n& N9 ?" w4 ?! [5 B6 B* c
· 食物与领地
6 [7 Y3 k$ l$ V; [ z· 配偶 / 伴侣
, e& E1 z' @ u4 _· 部落或社会中的地位
* N9 y3 F9 u7 Q- V- E D· 联盟与合作机会# ?3 p( d, x& a" L1 ~ d. o7 K
: _4 N% I. @8 X8 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。7 b. x# W& I" O/ O l. F
7 N# k7 n" ^ N% Y% w, |5 j
这一过程被称为「自然选择」。; Z/ H) L1 k3 T3 P# I( m' n |6 A% H
5 B" t3 L+ U6 X! J1 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)。( V# R5 q9 Y8 W' T+ }- e
( o7 S8 x, k# h: y" _1 ^
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?& A$ M* F8 ?- |# P; ?
% c7 y! K- N- Z# W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。
9 \2 V" Y# n! {. Z* z
( J, w! G% r5 g3 w9 n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。) r, x! a1 |( }
, P2 T' E- I/ j! `$ v5 q* B2023 至 2025 年间,随着 ChatGPT 的问世,人工智能领域迎来了爆发式增长。7 @, _) U" U Z# a: T. e3 |
4 Y% `! _! S. m* A
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。8 k* |6 i, D5 O C
; s5 Q0 l$ M! c8 y; C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。( v& P* r% |7 r6 |, n4 a
5 I& w# L9 o6 H- f+ s/ v/ E
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」。
$ p3 m# |; X3 u& y$ ?0 h% S) G7 u, I w7 o4 z5 u# 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:
, a o7 i4 r |% I( r7 i& k' ^
3 _- m( W1 J8 C: A· 每一代模型都会与上一代模型展开竞争;
5 w; l8 l( w7 `: n8 z* U O; w) c% d/ g: I, [1 U! I
· 表现最强的模型变体得以留存并「繁衍」(即优化迭代);
$ |, F. o: Z7 {; g
" r! ?: {' w) C+ }- D0 A· 弱势策略则被淘汰。
+ p: h) Z; u* t4 d3 N2 n& y" U, _; A% ]( i
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。8 m+ C, ^ Y" u: k: f, L5 x+ k
. J7 o* i) Z, Q/ h' c' ~7 m
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。9 L1 X2 u2 Y& ^- v: L" ]
$ H* S6 }7 G& j6 w; A+ ~
加密领域中的达尔文式 AI* Z$ O& E; W5 l0 [# J- F1 W) a: r
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。4 g! N$ b: ] F3 ~6 o+ O
% ?6 ]7 _& Z$ S4 V5 G+ g5 M4 b+ \# e( i! e5 ]+ G
「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?」 ' t! v( }5 q b+ z
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」。3 ]) @, [$ ~( l0 C) D
% |% q* }7 |0 d1 k; b% a* L! |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。' A2 z: _& A. @, Z
' P' D6 w2 I2 J2 h* 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。! d" F' a$ d! W4 H1 P
% d2 v4 Z( A2 F' P# A以下是一些最具代表性的竞赛案例2 M3 n* a* P8 m+ N" W- p. C
Synth(合成器竞赛)1 G) ~7 h8 z( N5 p0 o
(标识:SN50,发起方:@SynthdataCo)* l! I* s$ z" i% B/ I6 O. P
* x3 P6 V' C( |" F+ a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)。0 ~9 J3 w; D, f( A: }
* k+ p) W& y! z( M# J8 `3 P
「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。」/ |6 u( P; w$ ^$ z) L. L
3 f8 }: B3 J; g) T* W2 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。' r! _7 e) M; c" A* n6 f% r5 K; x! ]
0 A- }* ^- E. Z) F) j6 ^1 n1 x; F
; Y: L* f% S# l& ?/ R2 d「我们在 Polymarket 平台的交易最新进展:& H0 B1 [2 A9 e; v
) l$ D `, [( B' l$ l・本金:3000 美元1 ?4 ]: u$ f9 C! l) w& P s
; C! j+ W' h, ~3 R7 a3 i3 F
・利润:5521 美元
/ I! E' H/ F0 g# \
5 K& `/ |" L! v! G' j+ L・投资回报率(ROI):184%
$ }+ B; J$ \& V% G
, ^/ P* S5 E% {! ?9 K+ b・年化收益率(APY):3951% Y/ O0 [: R; g; ?5 o: q' {$ e6 C
9 P% t/ a1 w- F) M' Q. c
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。」
0 M P r0 |7 c( b. H4 z
/ a: g* T, F; m8 L, X4 \Sportstensor(体育预测竞赛)4 Q, W, C h4 D+ [3 T4 v$ ^. D
(标识:SN41,发起方:@sportstensor)
4 Y h9 c3 i8 p" b+ T+ T' B* @; j+ d: \7 `9 u% s
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 T: \+ w9 }- d* F" q3 C2 s3 P
, p, T8 ~/ y" I, Z5 b& t
5 A' {' F: c: A( ~. O* x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%。: O, T" t4 E' c8 m& S$ s/ O9 |
% d0 f$ e/ y% x% |( s \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。3 A0 F# t* z1 v
% ?3 i$ I6 b& f
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)。: o) r! p) c" J# e- r
) T- A j/ O+ t% R
AION(市场之战竞赛)
% |9 k/ W8 C1 Z& @& k7 K(发起方:@aion5100、@futuredotfun)
, [% L' {, T4 G
5 J# I$ M! Y# H5 ]& F@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。
# q& y9 R8 e0 H3 B# Y
% m5 f) U: h+ T2 |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。
& f! k6 ^+ e0 E/ R3 S1 j. `
, T8 X0 b9 w- p! |( u6 X8 X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。5 F- L5 O0 H2 l
# M9 `* j2 ?6 Q1 \0 D! u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" n% Y0 Q% a/ B w' I) w# r4 y
Fraction AI(多场景 AI 竞赛)9 G$ n6 `% y% b8 Z. t; m' e
(发起方:@FractionAI_xyz)
0 h# `+ r! g1 F% P5 @ t4 ^: L$ }1 C, `
4 U$ t7 m; n' v# C( ]2 |7 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。9 G7 p3 x6 g4 s
! q* X3 I L1 h) j( V, s) x, q
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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+ ~" Z$ e7 I6 M) E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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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。% X% F- w/ S" x! \
/ g7 n8 i0 K1 ^Allora(金融微任务竞赛)
2 P! t4 v5 N4 l1 M5 w0 O(发起方:@AlloraNetwork)5 ~& G0 N6 N% k3 @
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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」。
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: O1 I' y- Q! h' i8 v& z! d9 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。+ y Z& N+ \8 ~1 I
) r+ m6 N& @2 K0 u9 h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。4 N6 L' C. H8 }8 M# t
$ q: ~; d4 o4 A* k3 k8 N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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e# J: v7 D# b5 S# A6 T8 ~+ \其他值得关注的竞赛# L+ q6 J+ \& D) o* \. V
(1)金融类竞赛(补充)
' e' `: r2 m8 x( 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」。
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- Y9 N, R/ L0 }9 i& J% LNumerai(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。( X% F( c4 Y' d3 U
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(2)非金融类竞赛
, o" z8 q- d" q; p9 \. F4 H0 k7 rRidges 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」。 u# k& J" Q1 n8 U. d
7 d& t& G$ H A) o4 O( e$ f5 `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。! I6 A; ^4 A7 v6 |
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这一切意味着什么?8 e, e( z( ]; y7 C q- S
如今,人工智能的进步正通过「公开竞争」实现。2 H$ W* c; a S1 w3 ^
9 ` ~( e0 l& z* A' w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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! C5 g) R" F9 u, _& {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。& w3 p F( P. f7 N
, w" z# { [$ l. M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」)。+ g$ ~; ~. E7 P& b; B
5 s, A/ o% @3 B, e6 a未来将走向何方?$ Y- A( S) u7 k8 g# b" a# r
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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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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/ Q& u# C( E4 A; A. B( Y& v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。0 e2 e: Y7 Q+ N" z7 @
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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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1 V( }( v1 a4 p; K; d- ^2 P最后一点思考6 }; J/ l7 [1 D
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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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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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。% Y9 l' Z! e: C5 k, P0 W1 {" }
" g; j8 w" `9 c2 M7 z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」。/ z. g+ L+ L4 A" M) h
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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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