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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: 
2 V, m* x! _1 A9 W 
0 G$ R4 J5 I$ e· 食物与领地- m6 R& x& u) Q! t 
· 配偶 / 伴侣 
* p- Z8 B8 }6 ~9 N) L1 U# L· 部落或社会中的地位6 F  \& b2 W% p  t0 T% M, c 
· 联盟与合作机会 
6 z6 e$ i! g2 N5 P! |* `# [ 
/ U. t2 q& B/ Z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。# M: X6 m/ ]# ^1 T 
 
; O/ n" p1 P9 I3 _0 ~这一过程被称为「自然选择」。6 a1 |) C0 f% a0 _) v2 r5 I$ ?2 D 
 
0 h+ b% J' U' `& o3 P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)。 
& |: K0 B1 o% G7 q$ e' x$ n6 m* v5 R* o) K 
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 L8 z, j7 `5 O  s" y! M, ]3 S* O) i- y7 U) O6 ^2 [; g4 Y 
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。3 F: l; `- l7 @1 S" Q8 B 
) D9 P" `& ?# M7 v" d8 @# | 
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。  Y( L3 a1 x& G: w5 o! U$ } 
) I7 f0 K' _! X2 Z  g: S 
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。" l% p: c! T5 ^. g0 U1 \8 N 
 
- Y; G+ `% |2 {& W  {7 ?- c! |, \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。  O5 s& R- E4 D8 {. b+ [- P 
& }* K& u, g3 P* b$ l/ F/ o4 l 
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" ?. V  ]0 p  Q% C) _# F 
0 E9 O' z! m$ s4 [& k" \ 
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」。# E0 W9 F: o. l! O, ~* ~" C 
 
! @0 J" x2 s+ x) R& ]* n, n3 `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: 
. G2 _8 e( ?; ^6 D5 B  b' ]% M( g1 y, g+ x$ l& V 
· 每一代模型都会与上一代模型展开竞争; 
, Y  |0 V9 |* E8 v0 L) ^: B+ L+ _& g; h7 e9 {3 G! k 
· 表现最强的模型变体得以留存并「繁衍」(即优化迭代);6 M1 M' _4 }+ k8 H' u. k 
" o0 K" }) i% D# U; T2 S" t9 P 
· 弱势策略则被淘汰。" ], l8 ~9 u9 @ 
* {% i. ~( }7 j3 Z) q$ g 
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。  e" e9 r6 N* T/ s& v4 @3 C 
 
' U* ?. q8 a  ?% g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。 
( K; s% K' e$ b0 `# x$ Z 
% X# ?  L0 W) u6 P5 m# J5 e4 F加密领域中的达尔文式 AI 
4 e/ H8 ^5 O& Z& @0 _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。* ^& z  [  \- |8 \2 ?! W 
 
7 V' `0 L, H  e( D) R 
0 Q, z5 h) n8 T7 h「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?」 1 U5 ]% r7 o) [, a, F( h 
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」。 
; H! Z1 ~: \% s8 J- i9 c6 q! C% P! t! F8 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。 
9 A8 ?/ r, b+ H( v" u: U" R 
+ s( \  ?4 z3 U+ ?: \' ]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。 
* H. l' R5 ]# ?/ f* Q! j) }2 c4 B* x- p: u  }: f2 [, N2 |6 J6 C' M# v 
以下是一些最具代表性的竞赛案例 
5 {* T; Z# D& e- o1 X1 w' O+ GSynth(合成器竞赛) 
+ x7 x  v' u$ h. D/ ~(标识:SN50,发起方:@SynthdataCo)7 N; l& j, x( Q3 z& n: R0 o) O* [ 
9 l+ ~  [4 m8 ^6 E7 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)。 
3 J2 I8 x& W9 h& b9 e8 x- J$ g4 H$ Y, P3 q 
「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。」 
/ j. d$ m# a, z# ]3 v/ ~' `; z8 p; X9 p1 U7 A' Z, R+ R' f8 N 
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。 
+ L1 ^. M4 n+ ~" y: d7 s, n 
' ^. X, _% i9 @( f% L& ~9 W- y  s 
' T. |$ k$ [" n- F2 A「我们在 Polymarket 平台的交易最新进展:7 w1 L; F5 l5 W! u! k 
5 \! \9 l- e5 x4 o& o 
・本金:3000 美元: {4 D1 L* J" P* S- k! Z- T" f8 A 
 
, ]5 [- I2 i! M・利润:5521 美元 
- D! r# x" u( G& m+ G- \1 |( e7 \/ W- A6 o 
・投资回报率(ROI):184% 
! [6 B- V0 u2 r- `+ T: F 
9 b2 h* a1 F, k・年化收益率(APY):3951%/ q( C/ h1 ~6 A  {0 F 
6 o! m  K' i, ?& 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。」. L/ L3 j& `/ m2 r 
( g9 k" x% I: `, G9 [ 
Sportstensor(体育预测竞赛)+ s  r( O0 E1 @ 
(标识:SN41,发起方:@sportstensor) 
/ ~  u; A1 y6 ~8 z5 w, a# H  e4 S; a) q 
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。 
7 x4 ?1 D/ g" B( ^$ x 
) j4 L( R% @% w* Z 
4 v. U) {9 x! O! \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%。0 Q' Q0 @- M! j1 ?# ?+ G 
 
6 D& C+ t7 {, i; {' {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。 
/ B" I( W4 Q& m" v 
0 ~7 b' D4 D0 n5 {. v, t2 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)。 
8 S( @2 g4 `; k! w" a0 U+ R) Y4 h7 ^% r( G) d 
AION(市场之战竞赛)1 d5 n  v2 I: e2 H! K7 k6 ^ 
(发起方:@aion5100、@futuredotfun)/ C/ f) d; ^2 V: o3 } 
 
1 v+ @5 n( U9 s0 t@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。 
/ F! v2 k6 G, r5 B7 w/ {" l7 d/ A1 r! [. L( I$ ^5 x  V$ 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。- N$ g& T+ q0 W% e 
% d( @% k2 a+ u" m 
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。/ O3 b( [' I! H+ c8 ]3 K 
 
$ w  G* {& F1 p! `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。 
# v2 g4 F  U6 f* j2 r$ z- i% j# @, s5 c5 G7 ^ 
Fraction AI(多场景 AI 竞赛)5 m! e  k/ W- b 
(发起方:@FractionAI_xyz)8 E& _8 `$ p, y# J; |$ k0 x 
. H3 t. l% b5 Z- k! z8 j. _, }' r4 r7 @ 
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。 
3 J! |* y# O$ E& p9 b6 e: a- g( V8 R0 e8 F/ q! I* ]+ Z- T8 r 
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。 
3 A/ L( Z: l5 h6 l5 N, x 
: B' ?' N) A$ u: `( z( 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。 
0 H, D+ O' z* Q/ w3 A; P 
: n$ E! P) V9 O: ]- a( z( A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。( g& a% r2 R0 V2 D9 n; z7 M 
 
( S1 }6 n% \# g0 v0 t! l* bAllora(金融微任务竞赛) 
9 H5 Y1 K/ n/ c: I* I* u6 O(发起方:@AlloraNetwork) 
$ q! T/ O0 `/ f  I1 t# K6 a- `2 \" M6 k; A 
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」。 
' p; b7 F2 n5 D9 e; m' u: b$ ^7 ?6 L 
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。 
. ^: t3 M, M8 M" n( B' K 
  o/ {, e8 R) w9 g% O5 _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。( H4 p5 b! u9 y: o; W 
3 ~  _& w6 y8 u' p 
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。. ~2 N8 a, O: b2 i3 _& _+ s% R' v 
 
1 O! E; n9 n+ p, ?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。. n9 T, _) z- n$ v2 H 
 
5 E5 P) T  r% N; {0 p) D3 `" @5 Y9 h7 q其他值得关注的竞赛 
/ z* r' Q, {8 a1 V" @! x(1)金融类竞赛(补充)/ p& X2 b' ]: Y5 U; B+ E1 b 
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」。* F; o1 b6 j3 C 
 
, @7 M/ M7 O; ANumerai(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。( ?! G) K$ |" Y% R 
 
2 a2 I$ [, z8 u( `(2)非金融类竞赛 
3 |; J+ l8 g4 {* M( XRidges 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」。% ^# f! w; @) K* N 
 
# a1 N& I9 m8 {$ {* |2 c5 fFlock.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。 
! W# q, B5 t, c  R( z* s 
$ ]# v( K5 W- |+ L4 O# ~/ |这一切意味着什么? 
+ \9 j7 u* a% C# X+ [% \' l  z2 k如今,人工智能的进步正通过「公开竞争」实现。2 ~% Y( m6 q8 h: j* x9 D) D 
 
6 O% e# a, q0 Y% \* g% q0 e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。2 C4 n6 q  u; X( L# a  o4 B 
9 f. t, k  U& 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。/ n( |5 T' d9 V+ m. O/ @2 x 
% B* w6 w4 b* z1 O4 c" I 
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」)。) {! z7 O; ^/ L; F& | 
% N7 S2 S( C) y" [ 
未来将走向何方?/ Y0 w9 ~  z- Q  r( ~# ^7 a 
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。4 u4 g# g: r; V+ t6 } 
2 I, f' k) Z( k/ c% Y  r 
未来,强大的模型与智能体将诞生于「去中心化环境」中。: i1 Z( t( n# i5 G 
) q7 W7 c$ g# q' b4 D3 j8 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。 
( y1 C5 J' _; J( h( e1 \  V4 }- l 
% s) R/ d9 e1 J2 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」。 
( Q% `* X9 b/ M! N& q) y1 P. j! i5 u: {, i8 ? 
最后一点思考( T: m. X( M+ p, M! b$ q9 Z/ U 
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。 
, @8 C4 ]1 E1 ~% F" _9 j1 R  v- Q* Z7 G5 D0 U 
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。" p/ w9 e3 c/ i 
 
+ I5 `% ^5 `% Y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。 
# S; J" `& A0 w0 \8 h$ t7 Y 
% L1 b7 Q0 S( D( F$ Z3 N8 @  m6 I- m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」。 
1 ^1 S3 l* t, d& E8 [ 
; h* y9 p/ L5 i9 Q/ S1 [- h; u1 r+ `( K4 l 
' B& C& a# ?) L) Z0 }4 q5 S 
 
# b& \; r8 v" b  i% P) B9 X3 B1 p4 v/ D 
6 b: B  v  e- j% `6 U 
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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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