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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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1#
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:: [5 m2 F5 G  l! ~! w& j! a
4 K4 D  ]  h4 c$ \, d
· 食物与领地
9 W" u' {6 R  h- \· 配偶 / 伴侣2 b( t3 b. \$ U
· 部落或社会中的地位
/ a2 l. j/ ~' l8 l/ |· 联盟与合作机会
% K, y1 Z9 \/ J9 X- F* m' |6 l: V
; d; e( B0 E0 T$ B6 B! o: R; q& L) y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。
- r* m9 H: N4 S3 F$ x& O$ O" @3 e: ]3 _/ I/ X" D
这一过程被称为「自然选择」。
9 U. n/ l) d0 n5 b% \. O7 r" S
1 g0 A2 X* `% \  {* d8 U7 x& I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)。& o  s/ w1 q. Y2 [+ g5 r% J2 V

" h* I& m# Z- I5 @& W- C  c4 A! H- V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?
) e: ~" h  ^$ u5 M4 @2 ?5 y# M. \1 H# j* z# p3 @
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。
! k, }8 I! v9 G( m) Z4 e# U- H9 s" G: A- Z# W0 i1 h
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。
  q, G1 ?2 s1 `: F7 O  t
& F  ?# o' k6 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。
$ L% n& A+ n/ |+ |7 f" m' [, j4 I8 i, S  B" T0 e
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。
$ O1 X: Q# N* p. i( D
. k* ^, k+ b3 m# |+ D+ Z$ q: ]0 U- q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。
0 j# C7 e( e% c7 N4 \; D" B, N  z! u9 `
8 o  r3 M) P8 D0 G+ m/ Q. _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」。$ I/ u2 a- c; t1 a$ G, ?& I) `
) b# ]! i, J+ s7 I& {0 _9 N1 y
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:
2 H/ x1 U6 V* R3 U' b& j: y- x, @' {: D
· 每一代模型都会与上一代模型展开竞争;# V8 ?& R2 E3 p8 M" d+ m0 J
- ~5 H5 Q+ u: p( F6 B
· 表现最强的模型变体得以留存并「繁衍」(即优化迭代);3 \4 V: A5 U7 c0 R, h

  Y% b9 Y# A% W( F+ W3 d- b, d· 弱势策略则被淘汰。
" ^# A' O+ R! Q  u0 i" F
! ?1 L$ a5 Y! X, [" r1 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。6 T; ^; U* n5 ?1 x8 {( L
  G7 |9 F! [# w! k% N  Q$ N+ Z
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 w1 i! u, ?4 r4 h5 `; Q5 {; n
7 M8 A6 k* i: h( |0 `5 x& W
加密领域中的达尔文式 AI, ?  b# h' k+ 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。, B- q5 K8 v/ S- q

8 a) j! G2 P# S5 V+ n
9 H( g' z" g% I( P  a1 K
「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?」
4 \) s9 {7 ]3 U1 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」。9 V8 C- k5 i  A2 E* y: I" o& a" v
1 t# C( z$ h4 P# O3 Z
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。
# E0 T# z4 p2 ]- S# K( J: L6 ^( C! |) F1 L4 R8 l/ x+ C/ g
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。
) N9 Q" M) x" O% h: \! o3 ^. G/ l) B& L. ^0 R2 [/ _1 I7 @# x
以下是一些最具代表性的竞赛案例
+ _" ^2 E2 [* B0 ~, fSynth(合成器竞赛)+ W, n- {" P  \+ A2 i6 u
(标识:SN50,发起方:@SynthdataCo)! s& |9 D+ W0 T- t# u8 X& Q
& @- q$ `8 h9 Q
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)。  @/ L+ ]- j2 O# h: _, B; Y: [4 _  j
4 }2 H, R( S4 ^
「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。」+ }+ l2 t* G# S9 a$ Z  ]1 [

$ I3 n& u4 a, U, H" _4 u# L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。
6 k. Q4 ?& T1 D3 u% g. E
( S9 b# c( Q% S) L9 t- A
6 f; J, C  I3 G「我们在 Polymarket 平台的交易最新进展:  R! x( f8 I! O% f9 v2 H$ k

6 M0 a, Z3 m2 M/ k$ {' d. G6 W・本金:3000 美元) e4 p( `4 x8 |) \( Q3 ?: _4 ^7 \3 n
+ g/ O! S, }4 ^- Y% m6 A5 ?6 O. u
・利润:5521 美元
( J* Z1 |" g8 v' ?1 \1 U6 b. {2 g
・投资回报率(ROI):184%: l  a# @9 Y' C/ T, R7 k2 [7 e

( q9 t/ J1 h( ~' R2 B' n・年化收益率(APY):3951%" y! S+ c) v' e+ a1 l

; o: u7 \+ x9 K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。」
- j3 G2 |# Z1 b, \
$ N& r0 J0 R, s/ F, P1 z6 A4 ?% K0 J6 vSportstensor(体育预测竞赛)( m$ E# y$ [1 S/ Q. T) g
(标识:SN41,发起方:@sportstensor)- s+ Y0 S& x' k' r3 p9 [  g/ Q' i
6 N( Q: i; s0 D7 ^
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。3 B7 @9 h# z' P/ j3 Q

% q( N, Z& w% r" f% S/ {- e/ }2 a) }9 [7 H/ F
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%。
4 F/ R" a5 K9 |; L& q( e/ O1 K" @+ u
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。
. ^" [: i" W. ?- O7 w; E5 ^* d% p3 R$ ]5 }
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)。, G, I6 _* [" |+ Q

+ }1 K) C* K. ]( T( ]AION(市场之战竞赛)
  _  S3 W# m* t9 S4 T3 E(发起方:@aion5100、@futuredotfun)
4 L2 R- `1 @" t4 ]' ^8 j* |7 N- [+ p( r
@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。* J: U) U. ~* x9 A3 I

- l9 z/ _, D5 z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。! k3 R1 @! h4 L9 s5 m. Y
0 I% T" Y- D1 n* T- z
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。
9 i( b" B( D, G; m/ @7 z
6 A! D( r( q' `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。1 Y: P1 \. [3 y3 ]7 H: _4 n
+ [6 s; T) S  I0 h. s
Fraction AI(多场景 AI 竞赛)$ U5 ~0 J: u* Y# M' a# ~. E
(发起方:@FractionAI_xyz)
' N! R9 m4 `7 g3 Y' Q& P/ R9 ?8 G, G9 W, b- X! R
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。
" @) K$ t+ Q8 L) O$ M# p* O
& h( U+ x# z4 g: A  z+ ], y) u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。
2 j5 u& R$ @3 o! I$ h' Z' O# I6 V7 ?* s: t/ H( h$ F( g' 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。4 [3 ]! W* ]1 i

8 _- g. d7 W( x) E4 z# Z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)4 H$ h- \: M# R: G, c! r5 R& V, k; M+ I/ Q
(发起方:@AlloraNetwork)
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1 N7 G$ _, M# `& K; S! X, oAllora 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」。
! U# H  k8 Z' G
' D# z7 G, D# R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。
( c; X6 J3 g# W9 ]7 x/ R- k; }' w5 F6 N; h# b" S3 W
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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( r! S; T+ B/ `8 p% B, |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。) t: P6 {- [; n/ n: `

. [' ^6 L& H3 }' B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。% f% Q2 _( E5 V5 r% F) X) \
9 T% a% H! a" _: e) g' o
其他值得关注的竞赛! O% B# m; r- g( y( Y3 j( H; v
(1)金融类竞赛(补充)9 q# X1 ?  i! T# Z+ E& B# O
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」。# ^$ d4 W' _+ k

& `% Z' _4 v. g0 d- [! g1 ]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。  D; y. Z2 x2 E) O1 ]

4 P2 X* L0 T* Q, D- ~(2)非金融类竞赛
* B  X) V! l: M( Q/ W. |' n: x8 qRidges 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」。
3 f; N0 A4 Y+ B  e; l3 s+ ?: E1 q4 S
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。
6 K& Z0 e* n1 q" |, c" ^  |9 D" h% v  X! R) S8 H5 s) u1 ~8 }
这一切意味着什么?0 Z, y& F' V- F& {& B9 o
如今,人工智能的进步正通过「公开竞争」实现。1 D1 k) {! N* @  F

# W3 O5 y0 P: E% f: P5 Y3 k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。
. o0 j0 W3 p9 n2 B; n# b6 i/ ^; a0 k6 X# E7 B  N% e3 G
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。
3 t8 t3 w+ n8 E% X& b
: j, y) n7 E1 ~2 X4 Y7 |3 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」)。( W9 B& I% z/ H& w2 N2 p

" D! Y( z2 C, M# E6 |% \9 d+ D未来将走向何方?' b* ~5 }) F6 ]) E
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。3 ?& G8 z8 b' ?& t1 U9 ?! e; V1 b

- K  e$ Q1 h+ O$ }% f0 q3 \; w+ I未来,强大的模型与智能体将诞生于「去中心化环境」中。% V9 B, \6 t3 ?. p: G3 ?
$ E5 K& A. E# _  Z- K
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。
. f' d1 h" p1 r# G9 n. S' X1 O, R' b6 b& |
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」。
3 t, B( y( x" i+ v4 @$ E
% k  f" a0 z" H' Z, j最后一点思考
# Y8 @' b* d0 h9 I' i: ]( 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。
# U6 m+ o0 y( [. `. F) _
6 O( P  Q! p& G+ d4 R( \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。: U/ D1 I. c5 g2 ~
" r7 g% c, N  X4 ^; Y) O4 ^
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。  ]& m% C5 g3 M0 p# d3 R1 R3 P5 H

% g$ T& q* c, o) Q7 Q$ 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」。& ~0 e& h. |  H4 l  l1 U7 N" O2 H) c
- h9 `+ m9 t9 i- \; P- N
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模型无解模式,生存还很遥远的
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足球比赛也是搞起来了,不错的坐等好结果的。
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是挺好的,也是为数不多能够使用的交易平台
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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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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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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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交易平台一般肯定是会选择能够相信的啊
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足球的有些玩法还是可以多看一下的。
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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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