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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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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:$ p7 N. J0 j0 z( m2 W/ [+ E

5 s. k3 M( |6 K. N· 食物与领地
% i8 g( ~8 e" }, x0 e/ b5 P! [$ N/ \· 配偶 / 伴侣
5 s( E8 @( H) W· 部落或社会中的地位$ m7 G: {' V* B5 P
· 联盟与合作机会
! @5 S- o- V# O+ e# S* T- u
9 w" f1 D2 W( u5 k5 p3 F% K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。
: D% \/ A3 s9 q2 U& K6 [% F- [7 Y4 Y
这一过程被称为「自然选择」。
; g) Y. c: [; v2 ]0 F( W# Y& `4 I" Q' S, D; F- @' P8 S; 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)。
2 m7 i5 A6 h* l6 L2 l4 l/ `: z) t9 k/ h" T8 \
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?
9 h( N; b$ H' D* f, d- Z8 C1 o& m# f: `+ @! H6 E
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 ?4 t3 e7 b8 E! J# F
8 v' W# ]* ~2 p* j7 x2 ~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。+ F6 w8 s8 @7 n/ U$ J6 S& J
9 q5 }' a/ A8 }" N/ L+ N
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。
0 z  n. W$ E% V9 ?# e* P0 |  Z0 K5 }& E+ S
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。% P- t3 q: T& s& v' G+ }* o

7 ]  n0 z: Y- m- `' R9 |. o4 E# i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。
( t% Z$ P/ ^% C& |% s  j6 k/ S7 v3 ]% `9 `
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」。
  A0 M( M- Z, E) A7 ^
" i, h0 l7 r9 OAlphaGo 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:" t# W( P! b% ^# ~

) @. [' N" [- T3 \) T$ H· 每一代模型都会与上一代模型展开竞争;
1 p/ I; [+ m' X8 r$ d* S6 r. R6 a& E8 Q6 }  B/ s
· 表现最强的模型变体得以留存并「繁衍」(即优化迭代);
9 L  \# h* x1 U$ }/ S- \) y  ?: c" U9 ?$ \
· 弱势策略则被淘汰。
9 b, n- o4 `+ y+ {, b6 o: H7 Q3 o/ C! K0 W5 u6 o
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。
2 v! }* C: X% @0 v6 J3 q: t1 V1 o/ a" b' j6 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。/ B; C- q' _3 \( U/ b: Z

6 @  y# y4 j: P) O! O  R加密领域中的达尔文式 AI
' T) F7 `2 w- ^8 i$ e" o9 J* B, zNof1 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。- f2 k, o1 ~& }/ E/ n3 J  h. e9 y
+ N+ A# l" j+ s8 S1 T7 K- D- i
1 o* {0 [, T- R3 H  C3 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?」

) `/ }3 }4 @8 S4 C- l, U2 d9 E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」。2 C8 o) j0 f) b9 T" ~
% ^. d# N  v4 Q" L* Q. G# Y
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。6 [. N, ~" z4 r, @% e

6 A$ R- B8 ^% ~4 _! |0 MNof1 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。
8 z- P: c- I7 Q: F0 Q
8 M) G" X  o0 M; F6 ~以下是一些最具代表性的竞赛案例+ O3 x5 Y$ h+ B2 Y5 H0 K
Synth(合成器竞赛)0 ^& H. k/ @1 g+ c  f
(标识:SN50,发起方:@SynthdataCo)  s8 P# R: z. J+ ^, k

: M7 k; Z+ N; k% S8 w" `8 G. |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)。
$ I* H8 |+ t  s! S+ n+ {4 Z3 b/ A9 ?
「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。」* d) V( I6 k- m5 [( q
; D, {- Q$ `! 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。' V! s+ v1 d2 F6 U  L
2 `6 m7 P, B$ Z- t, D
+ U- D$ ~' o# E: I
「我们在 Polymarket 平台的交易最新进展:
2 w' B" V8 H" w/ q: a' t! ^( V
6 Q( q7 A% m% `3 d; {) T・本金:3000 美元1 T/ z, G5 ~! y5 g- }3 U) j2 h
1 O1 b' P4 j. d
・利润:5521 美元  a( n2 K) }  ~- ^8 S
; X- q! F( }6 n; W) H- L
・投资回报率(ROI):184%
( G7 d; B9 s2 ^3 {
7 @3 e" K2 j" l0 Q: i・年化收益率(APY):3951%5 n9 J( K! M, L  n" N, I

! p. E7 Y! o: [& r* _3 I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。」% \  c( c" ]3 j, e4 ?
8 H& A8 z. T; z) A
Sportstensor(体育预测竞赛)
; n" V" n& E' D" f7 |; [3 v(标识:SN41,发起方:@sportstensor)' {! \: w0 I- V- }7 @

# s$ k9 s& @" n& |" Z+ U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。% w3 F- P1 a1 _9 E" ~

9 C2 G" ~5 }& _, c& O3 `0 K$ H6 s+ b/ @# z# \
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%。; G  O, N9 ?; u8 @

9 H( n$ g9 c# a$ K% h& \* `) ISportstensor 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。& g) o. I  o$ n4 f. ?
1 n* \7 f- l+ c
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)。3 V; i1 @8 q6 ^) Z* z
  `" ^+ s7 p2 C1 @' e* x
AION(市场之战竞赛)8 Z0 `5 {5 Q1 ]* K6 K
(发起方:@aion5100、@futuredotfun)
* L  K# W( n* u1 v" }
( X$ I( k. e1 ?: p0 C+ P@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。) _$ p/ z8 q9 Q/ W. F

+ f( y5 u" l; c" ^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。% Q' x$ s0 E+ }4 C- R4 _) ^2 F- K
% R- P- O) F8 x+ S" J% S3 J% c
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$ v1 t6 |$ a8 \6 P) y% t6 z
' R5 Z# P8 ^- ?  A
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。" `( D1 r& U; a! c: X7 s# I0 m

+ e0 ]1 x8 }, B) ~/ yFraction AI(多场景 AI 竞赛)( M" p7 Z& j  s# n# [3 \2 S( t/ ~
(发起方:@FractionAI_xyz)$ c9 F/ j8 x4 b  g7 ~1 l. ^+ x
1 r" `+ r+ \6 ~6 ^' P7 N
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。0 ~8 a8 X/ ]4 x# z7 {0 e: q# C4 g1 ?
' N* G& D0 m, X2 g# e) W
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。
' h0 K* G4 n: Y1 X' c* }$ P9 j+ F0 S% {5 a! h
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。
. {4 S8 q+ A2 s( t5 t  Y  p# z9 p0 ~9 _6 L: X- y& Q
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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% Z& p: r, w. ?2 C; Y  ZAllora(金融微任务竞赛)5 J: [1 I1 ?6 t5 ], L6 f. r
(发起方:@AlloraNetwork)
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$ k$ a' k; h& T- BAllora 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」。# D: j# I( L4 \, ^, R2 f) Y# I7 u
6 G9 {3 ?. I2 y: W
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。8 u! k9 i5 d4 D% u, j: a

0 l* t% i/ B; P! h$ i- P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。7 l% L' A( [$ u5 h/ B# z
  m# [7 F+ G' ~
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。6 g$ g3 v' z' I) N9 i

* u5 s$ \; v$ [$ ?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。: S. s8 T- C  M5 i) ^; U+ i$ m7 m* h

- G( }: z( A3 I7 ~0 v6 D其他值得关注的竞赛4 }+ m) o: x: m3 j, T
(1)金融类竞赛(补充)
/ e5 v' ]& @6 t1 V' y, x6 _: ESN8 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」。5 P$ n% z( [3 {$ t' m' ^: o
" {: ~- b. i0 x9 @) |* _; c4 |
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0 j( S: H2 W$ z% P
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」。! E2 f/ j6 @2 W" ^
% w# X# ^" F; s4 B" E
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。" h/ v6 K: \1 Z* }* k1 e  {
0 f1 }! j) v/ p" H
这一切意味着什么?
: F, Q/ P3 p" |. N3 t+ y如今,人工智能的进步正通过「公开竞争」实现。/ O& s, X$ B2 d4 U$ T9 O0 I

0 J1 w$ y2 O- G- Y! G9 {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。. o4 X6 }( I, S* o# C3 D4 d

, e$ M3 U" d4 N: Z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。
; {) m: y6 q8 S$ J* t9 [3 }0 R# l# q: T& e
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 h! K- N& w9 y. N$ U# R

) h& u2 _! n0 f5 r5 s/ d) z9 s未来将走向何方?
. W4 X: h- t) Z- P7 m! 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。) _1 e+ N$ z: G3 K. N+ Y& ?) o" B( y* L

- W" O3 @# U* k! J6 p1 h3 v% j未来,强大的模型与智能体将诞生于「去中心化环境」中。: f% n' K  K. ?7 F9 w
5 X4 h4 L- T, g3 o4 o
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。
& v$ a2 \( ?; E0 _+ ^7 Z
- k7 {! v' Y9 p& g4 c' `3 z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」。  E. ]! E" Y' y4 d& O
3 Q! d9 f, s' C  o% p. M
最后一点思考& `" z# t1 K6 t9 c1 S
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。
$ Q  S* e) M5 a' c; W* N
" b* R4 \4 b! Z- B" Z# w2 |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。8 o4 l# H; t( Q4 N8 ^( B& m: D
2 h! }5 L: G) l
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。$ q5 U. ]8 ~; T' h0 k. v& }( O

& t' F7 d' `; G3 ]' I. a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」。! x) C% Q7 S" y  Y( m
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2 r' A  Z  \3 T$ Z( z/ a
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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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4#
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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6#
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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9#
交易平台一般肯定是会选择能够相信的啊
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10#
足球的有些玩法还是可以多看一下的。
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11#
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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