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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:
) I$ \- K' j4 m" Q" ?
2 C" V* f  j- e. h" ~· 食物与领地
2 c6 Y2 }2 I2 A+ G6 n( D, _· 配偶 / 伴侣6 h( Z: D- h  H1 l5 L7 `
· 部落或社会中的地位0 E! E. Z. N: e6 J
· 联盟与合作机会
7 q0 C* Q# [2 B1 p2 P
7 w0 I3 D/ z" F6 X( c: X: h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。  C0 q* d" C* X2 }3 Q) n" R
' S! o2 A. P3 T! ?1 `
这一过程被称为「自然选择」。* p" i; c9 D6 T6 p; h9 g

4 M" W) X% Y+ r+ c4 e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)。) ~! |* o( y/ f  y  G% }! {" |9 Q: D# V

+ o' A: n: Y' x& V: F+ b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?3 L: ]. U/ P1 J. p) T

( {/ z6 [) Q6 ~: w" q6 g  `0 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。" _$ m( y7 L/ G! a# k) L9 v

1 J4 Y4 V0 i' ?8 L9 J- 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。
7 o' d( Y8 H, K" e8 S& ~7 y! T2 H; _2 [
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。+ y1 a4 o( D4 l, {

: F* C2 t1 X) [3 t2 U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。0 W2 R# \: I% b5 V: |; D! \

* b0 |( t9 ~5 w5 M& A4 _7 |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。& x6 V0 I4 z/ i
- c3 W; b- P: G% t, E4 {
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」。
( s6 \4 t' [* `# }* g& v, P. l6 t, y! j+ ^3 U
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:+ r% |5 q) f% q( q7 _

0 F% h0 q5 o0 j· 每一代模型都会与上一代模型展开竞争;
! \$ c. [& W* @' `/ U. |* F
% n/ B% L$ @7 o' m· 表现最强的模型变体得以留存并「繁衍」(即优化迭代);- `9 y4 `. h3 P, I. D7 n7 r

* Z" j% x' b: J3 m& P· 弱势策略则被淘汰。3 V% A, K  X* H; ~+ k* n
4 G( @. G, ~$ q5 C4 h
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。
- k- k0 T8 b. x" T# g+ _4 e# l+ I/ S& J% U3 H
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。* @8 t; {6 a# g, }% p9 L

. Q, E' a- q8 H加密领域中的达尔文式 AI
) _: x- Q2 H  w; g% o3 V8 RNof1 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。
* m" \8 @& A+ S2 S+ K. A2 S1 S% x# F9 i1 T. U

& e  f0 D1 g0 `$ f% y3 r3 g* x
「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?」
+ H) r5 D+ r1 v0 P" |
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」。! }# d( U* K; y+ [9 B+ f, a

# O1 M9 Q  o) p1 a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。
" m4 ]! T% e0 _. V7 g( [1 x* f5 y- O) _0 y
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。
5 `) I+ X' g  i7 _+ ~: a2 n+ g: B* M% R( N) x6 @; F
以下是一些最具代表性的竞赛案例
* b2 Q! H+ m( ISynth(合成器竞赛)
+ Z( H; m# k2 @+ p(标识:SN50,发起方:@SynthdataCo)8 z7 r# `0 S& g' e" r
7 r' B$ b0 h' ]4 T. Y% V' I
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)。
2 u# t  U9 Y& ~2 p5 r% W. X( S: O0 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。」+ p9 R/ ]  @  i; a$ w6 [
& c: F5 t& ^& z0 _* g! {
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 l2 I2 _  [: M' N( x* B; \
0 k& B$ [* T# q  \# {9 T% i) z3 n' Y4 _( a
「我们在 Polymarket 平台的交易最新进展:
6 T- t* W  j1 o! A" b' D; k5 n/ I
3 K. S0 X0 o" d: O・本金:3000 美元( Q: z6 {. e- W6 a5 q) p
  \. Q# B/ U6 a# A; n$ I
・利润:5521 美元/ h; z. a# @0 i7 S' g

4 h( }: x3 g  \/ W5 J# x・投资回报率(ROI):184%
" H6 h! f2 y6 i$ m" D& b! l4 m3 h! l9 x$ L* X3 V$ \
・年化收益率(APY):3951%  a" m7 I, g+ B: W' r7 E  n$ f3 D
  T! b) I+ w8 X- B
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 C, d! p4 b8 p8 ~. u' t9 v- b  }7 i1 C5 m1 ]" K
Sportstensor(体育预测竞赛)
% ~6 W) ], d1 K. ~/ p(标识:SN41,发起方:@sportstensor)
. j. \7 m& e5 h! o& @" e5 U
7 a* C& f9 v. A& A# A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。
$ _4 o& m# h( I
5 Y. I6 Z9 P3 i. {- k
' u( Q3 y' l0 Q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%。6 v. W& c+ V, l$ v

/ X" C2 y* m$ t  c' H/ H: ?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。7 k) W9 L- @% z

" F8 P7 d( R" X' C! s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)。  K! i% F" H! q

4 O% k6 m1 p, G7 Y6 }7 Q8 M( q% e" @AION(市场之战竞赛)2 `+ x' b, _/ k/ e7 ]/ v
(发起方:@aion5100、@futuredotfun)
0 n$ V0 `- C6 v' r' o# J6 s9 D
4 d8 Y- @$ g3 s# b& ^4 b@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。* `* i0 ]8 e+ H" i( O% P* _

5 I" F& v& B/ o2 s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。
0 q- B5 X3 G1 }7 d" {
: g' L- t% J0 ~1 I+ x6 h7 W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。  h7 J* P2 I/ i  n* v! P
; |0 M  m4 O6 N: {+ F
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。
4 i0 B8 y4 X* y, G5 ^1 M7 p, @- b. y/ Q8 o0 `+ F( E
Fraction AI(多场景 AI 竞赛)
' {) v/ W, a. K7 j7 T" R9 b(发起方:@FractionAI_xyz)
. u+ N* L& E; j0 T  b  W+ K$ W: a/ W# O, z
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。. u) D9 x) z5 X& A& W7 n7 j: ?- ?

6 \) ~! f6 |8 E- s: z% B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。
* Q: E; `* e6 m# ~$ p$ {! z
( f3 K/ f; ~; W# n) T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。
) B5 o4 t$ u( N6 v4 V1 Z( r6 @0 ]) d4 j9 t" \
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)
# f/ W+ z3 \  Q7 F/ l7 j! {7 i6 F+ Z(发起方:@AlloraNetwork)& |( Y; l# O* ]$ J
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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」。7 ^' V6 P/ J" m: k5 Z
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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 $ALLO 代币激励。
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该团队拥有一系列深入的「动态 DeFi 策略」应用场景:通过应用 Allora 模型,让 DeFi 策略更具灵活性——在降低风险的同时,提升收益水平。
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例如「ETH/LST 循环策略」:会预留一部分资金用于捕捉「做空机会」——若预测模型显示价格波动将超过特定阈值,策略会自动将 LST(流动性质押代币)兑换为 USDC,并建立空头头寸,以期从预测的价格波动中获利。
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" i6 f, b4 Y7 |* R( E$ Q/ u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
- e0 H* o0 P7 P  e6 \# M(1)金融类竞赛(补充)
1 ]; w- n/ l+ }7 SSN8 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」。* d4 D  V- V% b! Q* R. w7 n3 n5 [6 G1 C

/ H; K6 x# [* c  ]9 A8 CNumerai(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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- p  E: N' F5 H2 h7 N(2)非金融类竞赛* O2 |4 @/ f0 A
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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- _' L3 h& A. |' a- s3 A9 n5 MFlock.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。, r& z) C  l6 w8 k+ S9 C
" Y6 v; S/ P/ V3 K' T
这一切意味着什么?
' H# v& v; J- b8 p如今,人工智能的进步正通过「公开竞争」实现。
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$ U* \* {0 |5 A/ i& g3 e6 }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」)。
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未来将走向何方?
* {& T+ O3 i  K6 r! @7 A6 f' M. l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。7 q% G+ B! l/ F  g

1 _2 `) k& S! Y) H) q未来,强大的模型与智能体将诞生于「去中心化环境」中。* T) T- C( K9 v& a

6 O7 O$ d9 y% G$ ?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。" T/ b& J% \/ O8 N: s% I/ R7 U
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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」。" ]/ J2 \8 i. k$ p

2 A* R( C1 j. `8 B' p最后一点思考
8 @5 M- e  A7 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。4 Z* u4 w# I: J

, E  j8 d1 e# v6 J' N/ m) ^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。( J7 a; Q7 i$ A# w5 S: u

" u6 J0 J4 H! C& W* T+ x/ D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。7 c3 ]4 B5 Z1 R  o/ E; j
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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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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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交易平台一般肯定是会选择能够相信的啊
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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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