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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:* G- Y1 C; [$ J: o2 V
6 ?; b/ L( k5 l# o9 u% H6 u
· 食物与领地/ z; M, h% n4 K0 z
· 配偶 / 伴侣! n# d. o' Y5 J4 [7 o! D% ]. n) g
· 部落或社会中的地位0 W; k9 r" }% J8 F/ A4 ?
· 联盟与合作机会
9 c; F3 ], q% `5 E' C4 Y2 p! u9 ^* `7 {' m% b5 y6 R6 {
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。
) A9 I7 t' Y0 Q9 O  ?/ T
* w9 {! A& r) K& ?这一过程被称为「自然选择」。2 a/ Q/ \% K6 [, b' Q
0 R8 t, }2 [3 Q3 a- d7 j- R
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)。$ S) E% l# q" H

: t! ~" s( G  c! Z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?) T- r/ H7 l) ]8 u- @4 F8 t% ]
" r0 }& Z' F5 b/ s# @% x6 @
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。
& S/ R2 A% p" ?% t1 a0 L: g( p' |
2 Y  r" B1 I2 \* ?7 B+ 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。
+ x% X; I0 h4 U- l$ u9 G( b) F/ A/ F4 `( _; u0 \2 k
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。
2 p% W' O* N4 f  W- E* x$ |  \, o% W: X: ?
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。' ]4 P( Z9 w2 k9 q. ?8 e
3 a  W' }: r+ Z7 f0 [0 |4 H! p
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。
5 \8 @7 T+ \" r4 w3 h2 S
% i+ }- Y" @) M5 T1 p8 o% e  I/ H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」。# A& D' b6 F  X0 V

" \/ d: h4 f: o/ `5 tAlphaGo 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:
$ W+ `. `7 Y. w' n5 d2 n0 E7 W8 U' o6 ~. q+ J: k9 C
· 每一代模型都会与上一代模型展开竞争;/ p: Z' f7 n; x. p( j0 g
* h/ `' n% ?4 b. D! d0 y, A
· 表现最强的模型变体得以留存并「繁衍」(即优化迭代);8 x/ {" E$ y! b( o4 ]% J9 S( `
2 v: s  t/ _) P3 D
· 弱势策略则被淘汰。
' m0 q2 D! X9 o3 U
. f! x2 r2 N& B* ^- b: v8 ]1 k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 I& o* H2 a3 d
3 g- Y0 `4 h  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。
- ]2 h; u7 }+ F  g% F! H2 I$ `1 e/ {, m) M" F/ H
加密领域中的达尔文式 AI3 i; N) }$ G4 x: X* I, }. s
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。- K$ K" b7 x$ [( `- ^* n

8 i* Q. v, E  z
% ]+ S$ R6 Q. B) Z
「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 C2 @' v; w( ?( V) ~$ N  I) X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」。; e8 e) b4 L$ F3 {

$ O( }6 ~8 G$ V5 g; W/ I5 d& 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。/ N7 z( }  w( Q$ B5 y9 \! o

3 b: t) ~* ?+ h: I  |3 N# WNof1 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。( R7 A8 ]  ?; l* \; b( K2 _+ B
- A# m7 y: w- }" U2 j
以下是一些最具代表性的竞赛案例
! T% ~, H+ [& I2 i+ y; ~2 PSynth(合成器竞赛)
8 x/ k* P) T; O/ w+ N(标识:SN50,发起方:@SynthdataCo)2 H# V, ?" v, t4 }/ \
# z2 i0 v4 |7 J& R- s0 W* ^6 M
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)。! V: P1 A4 P  X4 ^# o. T
! s/ q' u" }& m
「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。」( N, D1 v9 u9 o% Z$ x0 E

; i/ r4 p8 V; _, f) B' A2 ^( a, x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。
: K" N6 Z9 Z( K0 y
/ I0 C8 x/ @  d4 i+ P* B' B# ?/ p( T% F- o: S* m9 J/ J
「我们在 Polymarket 平台的交易最新进展:5 b3 p1 j8 Y; L( G

, }  ]8 W3 P" q: v1 A・本金:3000 美元
2 F  A- L$ \* e1 n& g. m, o2 M+ M0 b1 U! e3 o
・利润:5521 美元
5 \8 J- c$ v& J
( [. a' N% Y% R; e- _2 M: e# `・投资回报率(ROI):184%
& T  t0 g3 z  t+ h7 j( Y7 k! b9 ^0 H' W" k2 H  V
・年化收益率(APY):3951%
) o1 M9 ~6 }9 ^) U/ f! W/ U1 T1 `) ?' j) y7 S7 _
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。」
; K% Z# f2 e3 A+ y* L( U- y
3 q. y/ R# K5 m$ W0 KSportstensor(体育预测竞赛)
7 s/ |! k2 y4 x9 M- c, q2 h3 P(标识:SN41,发起方:@sportstensor)- _. U- Y, V' ^& w) \
& [' X% Y- O' @# D; w
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。' S2 A: x' X2 q2 F+ |
, I: |0 ]' \5 w  G  n
& u- u( U! P$ 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%。) C/ A9 U2 w" x

  J, I, P% Y" @3 a2 xSportstensor 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。+ Q" [  N( Z3 O

% O5 d  U! [. }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)。
2 ^! o/ x7 B  E" c
/ ~0 s: D! G$ M8 g/ b1 U4 u; {8 bAION(市场之战竞赛)
9 s5 m( ?$ A; O1 y/ m) m& K(发起方:@aion5100、@futuredotfun)
4 G5 g/ ^" d% Z0 S" {8 Y% d" Q1 |8 h  ?3 W: x
@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。
* P3 @8 A  ^3 Y+ V" Z1 n
& H+ m& q9 Z6 f+ ~/ g; I1 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。
/ v: L+ M8 E% ~0 h& X
7 s) [5 e& n1 F+ I9 k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。
+ L# q( t5 L, Y0 [6 A; [0 X" r0 i& h( H% a; Q4 m
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。+ ]) B( V/ z; O  v0 g; {- k

; F7 B* X3 [0 Y+ j, mFraction AI(多场景 AI 竞赛)- o  B* h$ j" k; N
(发起方:@FractionAI_xyz)( `6 H* x$ B5 O: b& g

( v' y& j( @( E; b7 F  p9 h  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。+ s- e$ L. [$ ?1 b3 ~3 J
; D  B) M! d( G& W, b0 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。
4 r) O: k% `% M6 O
4 Y7 `. `' n! E& t! e. f7 K) d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。* L9 a6 O* a3 u$ f6 q

$ w7 ~0 K' ^* y2 Q" i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。, p4 }$ _3 g  J

8 D/ U) p, b2 l  B. T, Y" C8 K8 F6 sAllora(金融微任务竞赛)& W  w4 n8 v9 d- b9 r0 D
(发起方:@AlloraNetwork)5 M# V/ t6 w* x$ K
& {  _: |, Y: o# m) u9 Q
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」。6 s5 \2 M; C4 A1 P3 [: R0 ]
) P3 Q0 b1 \- Y) a( x
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。  |, y" M5 r6 q- B

7 I: J- W) ~4 G" Z; i3 b; o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。; P3 ], |6 N2 H9 v% E7 h: h
2 b0 ~9 f2 [% g9 W' m
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。& L6 k+ Z" D8 G. w* d
! Z8 G' J% A  _" M, W
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。
# Z2 x3 A3 ]+ ?( T: R4 v/ _' e! e& D0 @) m. F
其他值得关注的竞赛
1 i9 Q5 I8 Z! D6 }5 u7 p( }$ v" T(1)金融类竞赛(补充)
* M6 }! r1 b' B5 ~2 }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」。
) ]* z: K4 G3 a. t$ X( @% g# {; o4 ?9 _8 l$ t& F( B9 L
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。% e1 I3 a' L/ ]1 m; i

; i- f. ~% g3 E1 q) l8 K(2)非金融类竞赛
4 c1 J' Z; D' q* a5 |$ g1 pRidges 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」。
& w# D# Q, l+ q9 @& I+ ?
& Q# a+ ~! l, ?9 iFlock.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。
' k3 A$ U% D4 o# D. X
9 v1 ]. f0 j8 v这一切意味着什么?
, X4 {0 R2 m' ]5 @3 w3 K如今,人工智能的进步正通过「公开竞争」实现。
; x# E/ I# g: ^( Y& C7 a+ i( b$ a; @* x) X9 N# S
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。: P+ R" S! e7 W& u0 k1 u2 e5 s$ D

3 V8 X$ f: P- _' {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。
. R1 P* s+ r3 o) s$ ]* M* Y4 ^1 U5 r
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」)。
) f5 I2 a4 J, K/ f1 P2 _& F1 w
未来将走向何方?# l- Z; H9 u' V$ P3 x* J
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。, E, |' @; F) c- [( K
" X* y7 [+ r0 E$ D" R
未来,强大的模型与智能体将诞生于「去中心化环境」中。
- X* O4 |3 ^4 p) X5 X, U, b. v, K( |3 w. H6 i& [4 N  T6 [
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。
+ o" h  {) H# I1 x( X+ u0 ^9 Y5 H
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」。! A  ^1 n% ~; F1 H( K

- }5 j3 I) J7 c6 U最后一点思考
1 n* v# |. a" }' [' _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。
1 N1 J8 ^6 E$ y# J' U: _. U2 a; e: D/ z  B4 X
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。
3 _1 _9 A! ]# F( F+ |
: {4 K4 {- P  T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。
) h$ z/ \' w/ E3 B2 B% \$ H) U: p9 u. f" X9 G
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」。# A* [3 O# y: p2 Y
% i, v; o4 }2 H9 R6 O* G
5 }+ f+ a( _6 C. j# i
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6 N# |" ~( j2 _8 k  ?
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! o( a: ~: z) v2 I. g2 e' N
1 u! y$ ^1 I$ x; _8 ~7 `( O" [1 H
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2#
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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12#
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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13#
这次游戏能够赢钱一天的生活费我也满足了。
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14#
这个游戏有收获还是最好的结果了呀。
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15#
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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