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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:
9 Q. n9 s( i5 _+ ~) S% f7 t0 e! c  A* X% U& {
· 食物与领地
, p' N4 W& r+ n5 F% f! I/ A/ g· 配偶 / 伴侣
( m6 L: q8 U# q5 e# }· 部落或社会中的地位
6 s: C7 D! B$ `9 }) `· 联盟与合作机会6 N1 J, w; X, Y8 y/ R7 z" w  i

" ]$ F$ b( d8 T- @5 L$ o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。
  l0 a9 {  |. b  t* V: d; f
  f, P3 u# f2 t# M7 b  W+ ]这一过程被称为「自然选择」。+ A# C0 C+ B) P  L5 R8 @4 f7 u

- M5 y" Q1 `( s1 u' X, H" w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 @4 M6 [( e% [) w2 P# E
7 q, F8 e$ K) t/ h: X3 q
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?
4 G# T  M' j2 J1 V  k4 c: d& ]' J! z- T  i+ @0 _
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。
+ T0 f) Q. \+ D  s/ P% I* E6 U  ]: K- L( o! u; N! q* A# u/ 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。$ L4 Q1 A+ |5 p  }, C+ X* l

4 H  f  v6 o7 ?" B- l7 O2023 至 2025 年间,随着 ChatGPT 的问世,人工智能领域迎来了爆发式增长。
/ x5 _/ O( a' Q6 F+ J7 N( N, i6 ], g+ w" V4 X" b
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。: S2 x* R2 B! O3 _8 k& I4 `
3 @( V( n8 d1 s6 ]1 x5 N
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。
- W3 M  [; {- h1 C& e- H
# e. ~3 x( m' V& Y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」。7 k2 R" x# D! O; C& u: n

. j* }8 Y: j2 r( l, mAlphaGo 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:  e( t5 k  O: s6 A8 k, d

; U# I  h( h- L* P, j: m% q4 ^· 每一代模型都会与上一代模型展开竞争;# n% M1 G$ J, T8 [/ ~3 `& B0 B% g
0 U! e5 I7 i  i: e
· 表现最强的模型变体得以留存并「繁衍」(即优化迭代);
$ N. G' y" P, t+ r5 ^" ]
% e9 E% b. u* e/ y% O5 \1 e* q· 弱势策略则被淘汰。
( c% Q6 W, S9 k$ B# U* r. b; R
5 o8 V8 [7 B" ^4 F5 J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。/ Y6 k! [) B* P- l; r! A1 t7 c

: C0 r- g8 A& t5 N' a& V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 t# I, G2 M# `( u
" L+ L5 w0 c* D0 ?加密领域中的达尔文式 AI
, c( ]5 }/ T3 m8 n  B- pNof1 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。" G3 ]* u9 A: x+ \( f
* O7 F, ^$ G. R: N

6 N9 G; j" \! c5 ^, r, p/ 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?」

, ]0 [8 N" R- a+ q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」。: F) d! y# X5 B+ `9 m4 t" j

4 K7 }/ S" e7 U9 @2 c! @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。$ A- ~4 r" Y3 J3 v  Y0 N

0 L+ n* t" i0 A. ~7 a% n$ BNof1 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。
- a+ b+ D% n; Z  k
6 K; y+ Y( E4 Z+ A% M以下是一些最具代表性的竞赛案例
' {9 e1 Q$ `9 [; q3 oSynth(合成器竞赛)# n1 n/ f: z$ }& ?
(标识:SN50,发起方:@SynthdataCo)) z& J1 X! g6 a! J+ f& |  V/ X) ^

4 B' A) ?0 t/ h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)。
5 a0 }: g7 {% ^. X- O5 n5 C8 {5 G% x/ z
「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。」
" \& {) _8 r1 ]0 N6 d" a( w8 e' d. }; a# @8 {" ]- a- }
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。1 }* s2 u+ A  n: j2 [$ D+ B
4 ?( d" u: c$ Q! X$ L8 @; [
% A8 u$ f- F. ?$ N  l2 l: W
「我们在 Polymarket 平台的交易最新进展:  F5 }& q0 x; D
# g: d. H0 v, v( v' ^/ @
・本金:3000 美元% D. {0 }  G9 l" ^" g8 C: A

! a* B$ M9 Y* [# K5 _・利润:5521 美元
1 e( L( V5 j, T) G* q& l- k& C' u  Y, n( k
・投资回报率(ROI):184%
$ T( h& I* U; @6 g1 _$ u. z/ c4 z  C% y% U- b4 R& S3 t: W
・年化收益率(APY):3951%
# h8 m1 R$ V& G# P9 {! q  X/ ]" ~4 D( `, G+ F& G. J) }8 N
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。」
; T" u/ \& ]/ y# f  v# F6 l8 \2 `5 c1 t7 H
Sportstensor(体育预测竞赛)
2 {2 Y7 e; \3 w4 n7 e(标识:SN41,发起方:@sportstensor)
7 P# Y2 Y6 Q  M# V9 s% G4 t2 J+ g) h& j. y  B0 \
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 R" R* ?7 Z3 s0 ]' N
+ F2 V$ g3 i. B

# U# Y2 x7 x& w+ F5 V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%。
5 B. S' Q" z5 G( E/ ~: o
* R( |! c8 Y* R, gSportstensor 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。# l: g' q8 D4 r# Y& n* u- G
  c: y' S- D4 S  o7 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)。, |* `( F( I6 E" X8 t9 _
/ o; q; m# w, ^* A+ B
AION(市场之战竞赛): b$ g3 b* W/ ^  {( f# P, c  ~
(发起方:@aion5100、@futuredotfun)8 t9 @) M& |/ l+ V0 H: {
6 t: z, I  W8 k& d9 |) I8 M
@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。& s- R/ ^. A6 P. [. K
! c% |; C+ D5 W7 e. h
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。
4 L7 O8 O2 H* k+ D! ]5 k, u. e+ T  V$ R- S, ]. o2 I; o" d  ?0 Z
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。
: j. B% }* m+ b. E6 p
3 s0 U5 o1 m) Q% O, q( r9 w0 O' S5 U0 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。; \: H' k' H( c1 [% k* `/ D

7 N) R! B! L" k& z9 rFraction AI(多场景 AI 竞赛)7 r/ X3 @% w5 f. X( l
(发起方:@FractionAI_xyz)/ C. ?3 c/ ]" s) d! j# v

; b+ E% N$ P! t3 u  y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。$ J7 [8 K- \, Q2 K' c1 U

; {  j* E& `) \8 I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。
2 C; X& r; G5 }) _4 y& ~0 O# R/ B. }0 w9 i$ Z* r  S& m6 {
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。
" C# i$ J- S' I0 g& e/ ?+ Y! V7 \  G3 }$ _7 w
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)8 I6 O0 M, _6 ]& S
(发起方:@AlloraNetwork)
% n6 r, p1 Y* w- I1 [3 n6 D( O
; C" V! ]1 |, ]- |5 r1 i/ mAllora 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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7 Y4 {" A: q- ~2 d9 s- [; g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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, U0 x  U* N6 o; m# q  X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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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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其他值得关注的竞赛7 q; k5 j+ w+ l
(1)金融类竞赛(补充)
% y6 L" s5 q; r" N% Q8 @/ HSN8 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」。; p/ K# w2 q  o4 l) }

% B$ ?9 C: R  J2 G  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。
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. r# e9 a. Q! w; j' Y$ s(2)非金融类竞赛% M* w+ ^, s& D1 d& x3 G
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」。% a$ O1 t5 E! Y/ @) N3 o& j* |! ~

" E9 H$ c4 G7 W. x; M, g7 TFlock.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 G* a7 M4 A0 n- J' G这一切意味着什么?# G9 q1 |5 j/ E" m+ M+ Z
如今,人工智能的进步正通过「公开竞争」实现。
- w  i) l  w- B
! P2 C) B' ?$ [. v' A& n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。
% R* y5 P! i; t5 Y2 a- z* @0 {" i6 V% L) G; W, h" c/ D
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。0 a! G  L3 s7 D0 v# U/ r

7 F2 e- q) `: P- X* x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」)。+ |; C5 @7 ?4 ~8 _* Z

! f' k: `8 B- r+ G+ f. n未来将走向何方?, f' k6 ~4 b" k  [& ~
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。
/ G3 J. D8 e: C/ h& l0 x
8 k2 w; Y0 K2 l0 ~, V, p未来,强大的模型与智能体将诞生于「去中心化环境」中。6 `: W. c- r; A

1 n8 G9 F, {2 `/ z; x' n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。
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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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最后一点思考; }1 V/ E1 A4 M
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。( w9 h9 t: h0 y: L: [( c
5 b4 y, i+ L' x6 {0 n5 d
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。
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/ i# u$ K, [# Y( U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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6#
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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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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