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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:) m2 N5 c- i" ?+ G8 c
! H! n0 p5 v1 C3 y· 食物与领地2 @4 j$ s4 x- B3 a8 u. E7 O$ I; y
· 配偶 / 伴侣
0 K. n- _& t1 e$ i· 部落或社会中的地位
! u, y2 @$ m8 B$ v( |· 联盟与合作机会: P7 R; p2 f8 g) u9 E: H g
( ~7 I3 f1 s8 w* H% p/ ]6 b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。
) q R" I& C2 r D
* Q+ N5 Y; U C这一过程被称为「自然选择」。
6 y# J$ w6 D p9 D7 O) e
" y: A' b) ^* z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)。' ^( K9 X; x* A7 k2 H% t
]; X& v/ Q* w/ B9 r/ c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?+ v; R7 s: J! M' m* Q- k |3 g" S5 J
+ u/ [* h. [$ ]9 H% |. f
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。
# w9 O" X1 e0 v
+ A, P* L3 s6 W, W. `* L( `' Z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。
! F$ ?/ U& Q9 K& b" j8 {
6 O- D& U# v' z% ~- i2023 至 2025 年间,随着 ChatGPT 的问世,人工智能领域迎来了爆发式增长。; F7 _, o4 z2 o% K& B: E( Y! ?, \1 k
& g0 b) H) `; ]6 M- L+ z$ \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。
% V; I/ e& a; `0 `7 M; Y! F
5 ~( L/ v w9 I4 k2 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。
, ~& P0 H; ] ]) j% ]& C0 I7 S6 }! G. }3 G
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」。: I9 x$ f( L- Q+ M( J
% i8 Z/ c4 h' C* f$ A+ b+ V8 R3 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:
' x( L. ~5 @3 @* O, k9 K% B
9 K# ~1 Z$ D6 R& q3 |6 w· 每一代模型都会与上一代模型展开竞争;. G: J& G8 ~% P. g' w M$ H
) V7 M6 p8 U. J0 E3 W· 表现最强的模型变体得以留存并「繁衍」(即优化迭代);+ L: l6 d/ q; ^' M1 N
2 I+ u/ M% i- T0 Z$ G7 D
· 弱势策略则被淘汰。) z; [1 t$ F, ~( `6 c; Y
. d2 v3 g% e6 ^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。
' B, C1 | N7 C3 \5 Z7 t" B
9 F( E8 S4 [: h2 l! o. t) `- ~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 l& ^* g" K9 _6 b, N
7 i: y4 J# G3 b, \0 |& o8 D加密领域中的达尔文式 AI( Z: |' ~. S' `. h8 @4 h
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 ^0 k) p/ o. t# C/ l9 m) E0 }' y k5 U9 p3 u" A
5 A2 d/ J( z! O/ C" L0 L, ~
「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?」 : M' s/ o6 {- }" X, 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」。
: _7 u$ W. Y' d, P, y; [
" p: m7 }. D Z/ l1 E g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。
, C" H6 d3 F0 \% ?" ?6 }# a: t, ~6 k6 C# |1 ^: R
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。
6 y# F. l& y/ f! D9 r( u3 C9 _# Q; T0 i; V8 C# {4 J
以下是一些最具代表性的竞赛案例
- p- l% @8 Y; m& N7 m7 T( dSynth(合成器竞赛)- Q% \/ G3 C$ s8 X. d; `& m2 N
(标识:SN50,发起方:@SynthdataCo)
6 |! W( C: M) n9 k" R( s! H$ W9 u6 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)。
: H$ {8 g6 d, [/ t! F; J, |5 O; P! e/ K. r
「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 f. ]' M6 |3 a( ]0 x. _/ y. ?. z, b9 m& E+ _
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。
8 E! J. u, I5 h" a: Q* a+ u' l' W$ y% f$ w2 B7 V
5 f, x9 {0 V6 t F r) ~「我们在 Polymarket 平台的交易最新进展:
& w! x/ r, d: M) E- J2 A$ k6 T1 [7 G; k% Q! i5 A# R; y
・本金:3000 美元4 J- L$ I f, {1 o7 x
: @9 U8 u4 ~2 Q* G・利润:5521 美元
2 p( o1 ] g6 R) E* W5 r0 R
) e1 E. r1 v- L+ v/ F s・投资回报率(ROI):184%
0 W* H! D, S. r2 a+ h" T. u# x: e4 K3 u& \5 w# @
・年化收益率(APY):3951%
1 O! c, P) i# i p; o$ n* K) g4 R+ N" l
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。」6 w) ~4 M9 q4 Z6 r1 e
3 c1 C( r0 \7 B4 _; V! jSportstensor(体育预测竞赛)
! _! m- k2 b8 t+ I P(标识:SN41,发起方:@sportstensor)
6 d& p# T; ?! l% r' M% {
/ |$ J+ o% }, i+ t1 [7 R5 R$ n$ l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。
$ A; f7 d0 f3 k' D* E
- M1 B4 u9 ^. g$ l% Y' R: m6 G
+ \2 L8 ^' P6 y( 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%。( U5 d% _) B3 z6 v, E! i7 m, \8 ^& M; L- T
0 D' ^6 q2 p4 s8 d p
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。+ K8 R& z$ U+ P. f# T
2 a5 I, l4 V, A" L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)。
5 y7 u0 z* o8 o" \. d+ V- W) h9 }: L: j% w# _, V# D: n. k6 v
AION(市场之战竞赛)
1 N( G8 G7 l2 M(发起方:@aion5100、@futuredotfun)7 a$ P/ r5 S/ L' e( I
9 r1 [1 R$ w8 v, 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。4 Y3 U4 ]& P5 y" z% h, @8 j
) A1 k r6 f0 J- H6 b% ^ J/ d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。
" ~7 p5 s3 h- }9 F
1 e3 r& v9 u1 y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。$ q! G# A' p0 |( u$ F! O+ V$ J
' P: `4 a/ ^' t/ x4 k( c5 X! Z7 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。; A2 q; H9 h4 P. T5 o
2 c3 y' L' V8 |9 H& U# O% V, MFraction AI(多场景 AI 竞赛), K; n8 i) j, ~" b5 c, d4 m- W
(发起方:@FractionAI_xyz)
- ~4 {8 i/ R ~$ u* I% }; J' d3 n& o2 k! z- E5 S
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。
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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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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。, L! J& k- D* G1 z7 i
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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)
% v$ e8 f0 T5 D(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」。
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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 $ALLO 代币激励。. J4 t1 c$ ?# B- ~
t5 V6 b, T! D2 ]8 S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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: P: |5 N" S' `2 Q' n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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$ T$ e# A$ E: z: b* t$ W其他值得关注的竞赛
. C& u- u( X4 ~) Z* g) s) V$ }(1)金融类竞赛(补充)
# I4 K$ k4 ?# 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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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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(2)非金融类竞赛' w7 R# ^" [% M7 @! {( g% n
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。( m8 n8 s( I1 q: j' A
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这一切意味着什么?6 e# m4 A" z8 i+ _' F- ~8 j, \
如今,人工智能的进步正通过「公开竞争」实现。6 L, m3 Y& e1 @5 e0 ^+ o
* L+ B4 F5 g6 z+ N% 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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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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0 w0 h; d e! M7 B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」)。$ W% n \% p4 Y1 u$ W, `2 v% y
$ V7 P: ?0 s" S. ~未来将走向何方?
/ y D% I+ s. H' j7 `0 g j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。" i/ j4 l! m- n" y) R% j1 ~
7 @3 j1 A& V/ v+ T未来,强大的模型与智能体将诞生于「去中心化环境」中。. @% I( A" ~/ \' p: g+ r9 r$ @
/ E1 T3 E3 B9 f" e* T! z' |/ w1 H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 K: S9 W6 O: V( y; y+ K. h/ ?/ b: j
3 f- r9 ^4 R' I0 L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% m$ z$ b5 Q1 z! u; L Q
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。) S/ X/ h$ K4 ]# `3 W3 F6 ~+ c
% n. T& D4 ?" M4 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。 d- ~) K* \) X4 @7 [
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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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, j1 j1 W7 u* q1 y% p; \; 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」。: g' X+ g* d' G; A7 p
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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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