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经验:  天策币:  活跃币:  策小分:  总在线: 4188 小时 本月在线: 0 分钟 
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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:% k7 B1 G7 O7 E# A7 r / P0 k8 j+ h, G+ T# J+ u0 K
 · 食物与领地5 U' d, R3 Z# U/ \6 L' ?
 · 配偶 / 伴侣
 3 J6 p" C1 u  w% D3 Y7 i3 ^, F· 部落或社会中的地位7 C/ D; \& W7 Y$ S/ D4 t
 · 联盟与合作机会
 0 q' \/ z( r; |2 a) E
 # S+ `, ]5 d3 Y7 M# A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。% l7 D' e+ H; `2 \4 {1 ~+ i% Z& T
 , g& T" D+ |6 E& e9 D" h" \3 \
 这一过程被称为「自然选择」。
 % g' g# y% n: ^4 T9 h: ~+ S* H/ l) z8 ]2 V
 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)。
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 & L! p( J9 c# 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?/ I! w3 j0 Y$ l
 
 ' {( D/ D, u* S* ]& L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。/ A$ R- U+ i6 a
 
 % y0 R- ^) q* d% _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。
 4 P. e  @& X/ x0 `5 K0 H( T; p' J3 P
 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。
 " R( ?) b# ], U" t2 C: a+ r! s0 \+ H: X" p
 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。
 1 c8 _1 c# b  S& @( S- G6 U8 R% ]& J. }9 t( x! v
 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。
 + s# @+ c# Z0 m/ G6 i& `* N% p) B7 r' w
 ' n. \0 g& L, I5 V2 ^7 X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」。3 L! l  E! |1 t& T& L
 ; k$ e# I" |/ X7 }( J2 O
 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:, i/ Y$ U# F/ C6 H+ b
 $ T1 `; U9 r' K" x, e
 · 每一代模型都会与上一代模型展开竞争;
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 · 表现最强的模型变体得以留存并「繁衍」(即优化迭代);
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 · 弱势策略则被淘汰。# o0 K/ Z, [9 X7 B6 a) v, k. q' _
 2 W% U- X$ L) Q) m
 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。
 / D2 J8 s2 Q' C4 j! q1 M- g. {3 x
 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。
 & j) Y$ k* o+ L9 N! |
 + @& p& n& B, }- g) `8 N4 S5 e2 {加密领域中的达尔文式 AI
 / }. w9 V. K" q, o) H8 c' o- D, YNof1 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 J1 @3 Z2 E/ H+ ^+ r' @
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 「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 y) v2 m$ h3 ^4 ~! k* b7 e% u9 R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」。
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 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。
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 ( Y& @/ Q$ l; q, n& {% R" 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。  l" D6 z" u8 Y( e
 
 2 T9 r+ b/ l  L8 R3 A& S% y以下是一些最具代表性的竞赛案例! M8 }' l8 w& e  t1 ~) u* D; a
 Synth(合成器竞赛)
 # }" {  O% }( Q$ a0 d) r" H(标识:SN50,发起方:@SynthdataCo)
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 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)。9 u! U) U- t: n' t
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 「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。」
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 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。
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 「我们在 Polymarket 平台的交易最新进展:4 E4 [' N$ I" p  a. N
 
 ; ~6 a; P1 k' H  E・本金:3000 美元
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 8 w" W) G$ ]( y6 D3 D$ d' z- r・利润:5521 美元- V0 a+ e8 B# z; Q. U& z
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 ・投资回报率(ROI):184%
 ( V% W  {* n; z) O
 0 j' p6 z% @4 L" o  l$ u! ?* b・年化收益率(APY):3951%4 \. Q. q2 Q- }2 b
 
 7 m7 ?9 y" g8 K; R# Q6 V( ^6 Y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。」
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 5 \# H0 E6 P7 [& x2 E4 ESportstensor(体育预测竞赛)
 . Y: Z$ l9 }/ b: W  y7 I" x2 @(标识:SN41,发起方:@sportstensor)3 y- h% n, W- _! |3 N1 k# c
 
 5 u6 l; \  s* c3 m7 ?1 v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。
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 4 H2 Z, I! P$ F. t3 h& f- p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%。
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 7 I$ p' a* Z- O! a5 hSportstensor 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。& t3 ?/ ]3 k4 G
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 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)。# @: Y" U/ S7 @& `7 O+ E& J  ~& v
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 AION(市场之战竞赛)
 5 Q7 ]' P" Y0 g; P(发起方:@aion5100、@futuredotfun)1 D6 m$ K# U# J
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 @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。0 J; ^; j5 x) C; j/ b
 , W$ D: U! x  @- B8 N
 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。
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 ! q2 m- @& T$ R7 [8 H; b4 j# F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。+ ~% D& q- z! l8 ~, Y8 }: m
 
 , Q  R& t! m3 G; r8 B0 g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。$ @0 j0 h+ E4 x& c: B* P
 
 % F' M. k0 U9 K: z$ t; v2 YFraction AI(多场景 AI 竞赛)+ w6 k' l4 t) K4 E7 W3 L3 i) a
 (发起方:@FractionAI_xyz)
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 2 V' J* @* N6 A/ }+ [) H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。. j9 b; E3 z9 v  I2 o
 
 7 D! f, i- N) N; 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。
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 " a9 Y$ Y- q3 d- N' _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。1 D! S5 l. y5 n/ E8 H3 K
 
 # N  X! [' f" mAllora(金融微任务竞赛)' I1 l) j: K' i2 c) g
 (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」。2 s$ e: j3 R: p  b; ]1 D; [
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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。) M9 W. b5 s2 o. w5 I3 m# c. T
 
 0 j" }6 G+ T& x3 W, f/ t0 T* T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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 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。7 O1 ^3 K" k& I. ^
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 其他值得关注的竞赛) E2 F) W/ T' y7 A) \' }$ V; n. @& a
 (1)金融类竞赛(补充)7 ?5 C2 n- e) c( W$ N* e( ?
 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」。
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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, n1 _7 T- O1 K+ h
 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。$ S2 I: v0 e. t& B
 
 3 l* u% d5 q2 `7 e9 m, Z这一切意味着什么?
 " }3 s6 F. o7 {4 v8 ?6 V5 b如今,人工智能的进步正通过「公开竞争」实现。
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 $ f  z2 f4 {5 j4 i% M# 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。1 p- ~) F: H$ P; x! G# Z
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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。; |. ?7 Y$ V% j) I
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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?  h: O0 N, @/ T) s8 H/ T2 W
 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。+ r6 A2 M  R8 ?% H9 m/ S$ V
 
 ' g) O0 \; p+ f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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 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」。( P; ~7 y; P8 w+ Z" H& [
 
 / e. J7 p% [  y& L2 S1 T最后一点思考
 . i" |6 n' I4 @. p# X* ^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。0 E6 F$ D* ~. p  u3 V% h
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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。& l. B. h) D! |' u+ S) P
 
 $ H+ P2 j8 q/ ^- q& j5 e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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| 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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