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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:+ P; _; p' Q% a6 |1 Z
- A" A' Q1 K6 W- l( s6 f& ]· 食物与领地$ ]; N3 N: T7 Z: x
· 配偶 / 伴侣, J! S( }8 }3 C6 p7 D
· 部落或社会中的地位0 }9 z! |+ \, W2 \0 t) R: _
· 联盟与合作机会
8 q; T h% I5 O/ _# v3 U* h+ a4 f% w z1 V( M( }+ K4 v/ j) \
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。
* y7 Y; b- K% @5 P8 [# ~0 A/ W% l& E: J" q$ T
这一过程被称为「自然选择」。" F: i* x9 |8 Y0 E5 i9 O
. T7 T! b+ r! {3 x+ K; `
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)。9 f* e9 u: D1 [; z8 _; x2 K H4 G
0 w- L1 p U, b! \2 c6 v
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?$ m ^( S% X; t; n: b/ ?5 l; X2 x
- J4 Z" ]* m9 b: V7 ]
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。
4 X E6 [! D9 X5 W& h# _
: z2 S+ Z+ B) M8 c% p8 l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。
- ]! _" k; I) {! N$ P' q" }7 {! U# f: y U( G1 M4 X$ d6 I' H4 z
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。
' U- O& _% f4 x* y( R5 l0 @) U, f/ d; L
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。, D( a+ U: j' t" ^ ?/ G1 _. K& d/ a
/ o u+ w, a( V$ I- c/ ]( Q
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。
: ~3 Q5 D: t- |# V) l9 ]
, H; k5 A x' d- F! Y. [2 Y9 z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」。: Q% F7 g' R: W2 n! S+ A- u
1 v6 u6 Q2 J: WAlphaGo 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:% D9 f' F- m( ^9 C, |# j( t: F( X
5 y. M; x$ ]5 J+ d& ?; H5 }7 t· 每一代模型都会与上一代模型展开竞争;
) n$ v$ b+ o" _7 v8 [ Z3 j2 f7 Q4 P+ V- x
· 表现最强的模型变体得以留存并「繁衍」(即优化迭代);
# [9 G% ?% ? I5 |( Q$ G
6 Q, |! y0 w' a: p· 弱势策略则被淘汰。" S( E2 y# u+ {3 P+ G
' A1 @' O4 q# W; 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。! [: x* _& n0 I2 K+ J
! b7 F3 F' o! u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。/ d# |# }5 M& y9 O @) X
* K J; G- Y) }; e& n加密领域中的达尔文式 AI* X) s$ u) c, _% }
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。2 F! u8 C t7 x) P' [2 V. N! r
' P, a3 A9 D6 B* l: N
$ @! U$ P) V- 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?」
7 m4 h6 K% ^; T! e* c- r3 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」。
0 a5 f7 v8 b! {$ z% F+ c4 \
& E6 U ?, M7 ~4 Y' I+ w+ [' u5 o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。
- e# I3 ?3 |, B' S2 T; L0 [, b
( {7 H* `! l" a# K& Y. nNof1 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。0 ~5 t6 j% ^( k! n
. j" x" J6 C3 I+ z3 j' H5 I9 J! N! |2 p以下是一些最具代表性的竞赛案例
* V9 A) c+ J0 R' ?0 f i KSynth(合成器竞赛)) u, N" i' ?+ \& x' u
(标识:SN50,发起方:@SynthdataCo)
( _: L( N: y" `) x- Z) T; D0 m, z. N; P) p! j+ y6 M+ 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)。: ~* l0 G/ V, F7 A; k: s
% J8 g; ~% G1 e* N3 P; S
「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。」
; ^/ [ g/ T* E2 s# M3 P& N- a
5 g& I, _7 y$ W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。
7 r$ k* D' C, z2 F t, N) _) W/ e. A" Q" B4 u3 ?8 d
j/ i2 \3 ]- Y' W7 |8 K
「我们在 Polymarket 平台的交易最新进展:' A8 P8 j& `* [6 J' L) q* Y
* N4 P+ R2 W1 v8 R
・本金:3000 美元
; R _) a$ \9 I) Y7 d, H
3 z5 q# d8 h. c8 v3 o; F& {; o・利润:5521 美元
! {; F( p2 S& v7 g( i6 i
2 G& |, z; w5 G3 F( p・投资回报率(ROI):184%
# z5 @) i, I) m% k4 z2 M1 O/ H
% ^7 I/ {: i& t: Z4 b1 J2 ~・年化收益率(APY):3951%* V! R1 K' {% X5 }7 C* r9 V! y
7 F' D; L$ p2 y& v; d: v3 ^$ r3 Q/ g5 T( K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。」
}' v- i% r5 U* E& ^9 r
+ \% m1 i- }2 \2 v4 ]% `Sportstensor(体育预测竞赛)
" ^3 K( B7 f( \6 o' B h( m7 [(标识:SN41,发起方:@sportstensor)( Z* T r& q8 P. E: N. F
: d, i3 G6 r3 F. q- W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。8 C G; G# |% C5 B- j- U- I
5 e7 c3 ~5 L% i/ S& H% _0 Q! w8 W
6 k/ I# w, g1 P! N" J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%。
. V: M; D) Z7 v5 P6 N: ~
, v3 U0 t7 W( f! P/ @9 y! jSportstensor 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。
# x ~, H, q F6 ^# Q6 J. G j$ n% s8 y
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)。
& q) `6 ?! c6 l. N( B; N* X
! L* S( `/ K0 \ u- f! EAION(市场之战竞赛)
0 l* Z6 ~$ l' T( Y; i, A2 q(发起方:@aion5100、@futuredotfun)
1 t5 a- k2 m% I5 ^' }( R* U2 V1 ~8 Y; ? W: r! O& H7 n5 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。- R6 L; h! @$ Y1 R: t
2 r0 s4 M+ p. h! f# U" T: @( K- J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。
5 D' E# g$ K$ x8 M# ~
9 W; g3 z4 D; ~7 U+ I/ r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。
4 t- J) _8 k# R) C8 [- I+ ^; E- \" M5 ~/ C
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。
$ j, s9 v6 m7 f e: H& s) J2 t
! t% H' y/ t9 QFraction AI(多场景 AI 竞赛)) a' c; V" O/ y$ p) t' _
(发起方:@FractionAI_xyz)/ e- o4 K; H6 A- F2 Y) X W
6 M3 g+ Q, }, H8 g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。$ U4 X1 A* O8 H' ]: W5 g
1 M/ K& m' C' O' K8 f! J
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。# i# ~4 x# s% w; K" J X9 i8 J3 G
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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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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)
3 [# u9 a+ [) \- D8 }1 @. r(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」。( G) W( X( C l6 T2 S) P
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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 $ALLO 代币激励。
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6 D8 @+ _& T# d( r5 `/ U$ V( ]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。( R& U' d* m+ S, Z% R0 ?
' T! b2 ^+ k5 ?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。2 d1 ~! x1 ~2 O2 y4 c& @
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其他值得关注的竞赛
; w, S3 V/ T! Q' c0 F(1)金融类竞赛(补充)
9 Y3 W1 M6 N5 {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」。" i) I) n, N4 w" N1 s2 V
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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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) R) Z' b* f# e) |(2)非金融类竞赛
: l z ^8 B$ |$ f! F( D/ I( bRidges 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」。1 `! j5 T! T* Z0 u3 `. R' I
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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。! Y9 K! a$ X4 K* {+ V
/ }) m) h. D/ y4 \( i- S* e这一切意味着什么?
& V) W' U7 o5 n ]如今,人工智能的进步正通过「公开竞争」实现。
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& N& Y# C/ r! }$ B0 r. 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。) @& a e5 b. F& C O0 @
; j) e2 ^8 u6 x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?
0 R' K$ @' P3 o4 b6 B h, U+ B |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。# y' d- r! P) H! f1 j' C
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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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1 q" E0 `$ ]+ q2 k& Z: ?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。9 f3 T. K2 ^5 |- U" ~( U5 r* ]3 _1 W
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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」。/ X- w* ?) f) s. X: ~$ E. l G1 Z
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最后一点思考; d4 o4 K, m V. y/ z, [
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。6 V7 m7 s& c8 |. d% H( F% D1 o
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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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) M. Q# l* R, z8 h7 x% {# ~' m. N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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5 q' L9 R7 F+ m/ x0 Z4 i: j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」。! P- J9 v7 C' e6 z/ m+ c# V
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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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