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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:
+ B. f" B3 p" t3 r
3 e8 ~5 m1 J1 J6 W· 食物与领地
' b/ T" w( Z* n5 R! M8 x3 |1 k# j· 配偶 / 伴侣
/ V4 a+ ]8 V# H· 部落或社会中的地位5 V! C! i1 n+ l/ J. c6 y+ h3 l
· 联盟与合作机会/ b, c! ?, ~) Y3 N4 F$ h- n5 a% M
9 ~% S) L) Y$ ~* f
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。, X6 {, e; w; F& K# z7 K
6 N+ l& q. N! V: P) N
这一过程被称为「自然选择」。) f4 D* r8 p' y3 v5 e7 Q& C) ], q
$ }0 M8 V# V4 M$ U, s
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)。
8 M" I0 j; K& j3 C3 c8 }6 H0 X: N% Y- \( t7 g/ C: `) P* M; 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?
# S6 \' H" w8 r2 l4 O) A- [* i! K! a4 V& _9 e, C8 s
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。2 A: ]; ~' t; [3 e" O5 z
! e5 G0 ?9 M4 o
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。. t" }+ L# X, s" g
3 R# ~6 U. M+ p' g- I& C0 }' h" {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。
; {/ M8 M) e( c$ @6 S
" V# B( t2 j h" U" m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。
/ u: S3 D! U1 ?* C9 c9 t+ l% F5 n' c+ }0 a# 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。8 \5 Q- F1 x- j' h8 ]$ T0 ~
# Q* }+ L! \/ D3 X; M. R, v
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」。
5 s$ _! P' n, _; Y4 j+ H
9 X! b) X; m. h* E& B' D5 o4 YAlphaGo 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:, O. M9 v0 ]9 V' Y: P
/ L6 B+ U, L& I/ [/ K6 g
· 每一代模型都会与上一代模型展开竞争;
; n c7 V) j, N7 `. l9 V- [
) }; K) _+ P9 [0 M8 }· 表现最强的模型变体得以留存并「繁衍」(即优化迭代);
& Q7 R, s% n& _7 T! o) \; Z d
3 d5 f* p" P) G4 X3 ~4 Q0 p) L% H· 弱势策略则被淘汰。6 S9 T% F p5 I, H/ E
3 i: B% [3 |. G' d. l4 b$ p+ u1 i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。: z; c& {1 A. L, N, c& F' Z5 ?
( a! E' z( E6 G/ o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。+ i5 `+ ?, B* \/ W- r; B/ M4 L
8 [0 `5 W. v, @# V) |加密领域中的达尔文式 AI- |+ n/ c" v7 M/ K8 W- y2 A3 ?9 \
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。0 m/ F+ P& T( a/ d; Z6 i% F2 a( a
* W" b, d1 c% ^
# B5 l$ c1 B" F) l0 z- `3 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?」 7 ?) y2 k5 J/ e3 L. F
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」。
! e ]; y7 y% [+ ` P
4 I" n, z+ A1 l$ j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。+ ^- G) {! |. z& }. w" x4 V) y* p
+ }/ G6 X# ^! I: `& n9 V7 uNof1 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。
+ x' ^. H$ u' N# k. ~ ~
' t* h6 T* x2 Y$ h8 Y: W, ]6 S以下是一些最具代表性的竞赛案例
: Y2 p2 y8 m; l! ]0 iSynth(合成器竞赛)! J: v5 A4 Q5 p0 m, r
(标识:SN50,发起方:@SynthdataCo)) @$ @9 i& Q3 C5 J+ e/ o6 D
* c# i# w; W. E5 T t! b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+ k5 r7 z3 }! J+ q L! u
* v; F8 l# h3 ^. M$ E9 W「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。」
: p5 G) s8 q! q7 h, K8 f) l# b1 }0 @. g* k$ b1 a+ `* F
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。9 \5 M, M9 P0 C$ F6 P7 ]
' K' p4 c9 U. x+ d' h% J: m' U/ @9 r* Z
「我们在 Polymarket 平台的交易最新进展:% h i0 R' f: q% m$ @& l
- \) ~9 F0 x1 i: }0 b6 B/ N0 W$ D・本金:3000 美元+ g2 D8 ]6 I' p7 D2 d" W" q, E
3 F( d) u% J$ k8 }・利润:5521 美元6 N) B6 i4 J0 x4 A$ V2 J
" |% y# A9 h/ Z; k2 g・投资回报率(ROI):184%$ H& Y! w% W0 Y+ W/ I
1 K; v! x8 K! j7 A・年化收益率(APY):3951%0 S+ j; E% b1 q! e% N% @7 j
. E' C9 [# C: @( q5 `9 G
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。」& ^; I2 o* q5 M' U% a
6 b, i' s; {: ^* \" ~5 e5 @Sportstensor(体育预测竞赛)3 u& w) S' d+ r$ T4 s
(标识:SN41,发起方:@sportstensor)" l' R8 k2 K- c" B; L6 u1 g
8 V: _3 D [( _
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。
$ y9 @7 H' r& I& h! \9 w' e3 @* u
: Z$ z) `2 z+ e U
0 K8 I: ]7 W1 H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%。
) V/ u/ {3 h4 U0 \, o; {5 z4 Q7 p n3 h- w9 V9 {4 r
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。
3 I1 c" g- @& y; A, P% Q8 N5 b( ?7 \/ d& R |
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)。0 s, j. V% o8 n5 F/ Z
. C) H. {8 |3 |8 s5 v4 n1 ?
AION(市场之战竞赛)
5 X1 S0 U0 ~% P0 N* C; B. Z(发起方:@aion5100、@futuredotfun)/ X- `" P9 I) B. I2 p; v; R" @
4 {4 S$ L) z D3 D@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。2 @1 C" x3 G* X; {# o
% }+ S5 {" [/ n% b6 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 B7 p, F( r0 g* }3 A
, F2 t+ w0 H& {1 d" u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。
$ O1 o' {' G, {" }% I
' F* l' W& W. s* M6 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。
5 R1 k, d1 _. k! D8 s% A; i( t/ @, P/ I( P2 n/ V% {. v
Fraction AI(多场景 AI 竞赛)) a: n- N2 h0 K1 C
(发起方:@FractionAI_xyz)+ ?, \; \2 I$ ~0 H
; S2 A2 ~& e8 o9 V# Q/ f: s5 X* w& M) c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。
# R$ U2 v& p: }! b s- ~; {
% U# R8 j% {; F: ?; y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。
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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); x f" g: e( s
(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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) N Z5 a# v. N- m' D3 i* E9 d6 u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 $ALLO 代币激励。
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该团队拥有一系列深入的「动态 DeFi 策略」应用场景:通过应用 Allora 模型,让 DeFi 策略更具灵活性——在降低风险的同时,提升收益水平。
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例如「ETH/LST 循环策略」:会预留一部分资金用于捕捉「做空机会」——若预测模型显示价格波动将超过特定阈值,策略会自动将 LST(流动性质押代币)兑换为 USDC,并建立空头头寸,以期从预测的价格波动中获利。
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! e W5 Q- g3 u8 `; p关于 Allora 的一个有趣细节,Allora 将采用「实际收入补贴代币发放」的模式:例如,原本需发放 10 万美元 ALLO 代币 + 5 万美元客户收入」的组合形式,以此减少矿工可能带来的代币抛售压力。( x$ [& n) s9 v9 q2 H9 ^
% ?6 I( M0 ~/ w0 v% A' L- a其他值得关注的竞赛) l b2 f& ^( d8 [5 U) {& S
(1)金融类竞赛(补充)
; V# l% A m1 ?3 C- S0 lSN8 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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2 W0 [3 p6 f& u6 m- 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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(2)非金融类竞赛
0 x8 m' u. n& U3 o1 ]& IRidges 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。
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这一切意味着什么?
& ]1 [4 h: \5 z) p; }如今,人工智能的进步正通过「公开竞争」实现。
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2 U$ _5 L. g# A* E. S( S: l' A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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5 I. q6 w% d; t" ~; k* A- F$ G( j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」)。3 J. u; U( e' }* k, d$ Z
" U/ `7 {4 D3 G$ R- B未来将走向何方?3 u- B/ |4 V; g3 X
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。
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未来,强大的模型与智能体将诞生于「去中心化环境」中。 @- p8 J) y/ F& N$ x6 l; q
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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」。; }& l( I* R( u! U4 F6 p
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最后一点思考7 }, W5 v+ E% o% W* _
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。
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% Y4 X, [. B: c, }! h8 n4 l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。! q5 c$ T4 q- M4 x6 t5 ~
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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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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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