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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:
# ]1 z) b* |( z( v! q
2 C2 U0 k+ d0 v. N! I3 i% X· 食物与领地9 l* J% r) d: h/ _4 `/ f
· 配偶 / 伴侣2 M g" w9 M/ |# s+ X' ]( A$ H
· 部落或社会中的地位
- j4 ~& X5 f: t1 n· 联盟与合作机会6 k9 I+ i4 @! Z
7 K/ C h9 N3 [8 O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。
$ Q5 B/ Z3 c7 e! o* N, W5 Y b3 I( w. G& M. E, x" _' E
这一过程被称为「自然选择」。
9 s4 A/ ^, ~; I, Y/ V6 y! c" E/ t( K. s& @3 z5 P$ Q( U
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)。6 ~9 t1 X5 T: f7 D( A) w
: i! }: l* } [3 N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?, \: f6 {8 M7 y* A# ]1 W, H$ W
; M% M6 J5 X# t( J; N
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。* P, G) F( b2 a- C9 S3 b/ X4 T
7 q. g* x6 U* G3 b- w: 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。8 ~, i% x G7 H) {$ O
: N$ r: g( N1 e* p1 Z
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。; S) x# ^$ R( }) A& t4 M
; Y3 V' q& Y1 [8 U/ M" O3 D
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。8 C% _# a2 e3 N8 d
- |3 k9 H) `/ j, l( o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。* D' y2 {; w0 x' u/ ?, N& T1 n$ A
- i3 c6 s; R& y8 j+ ?' k# S5 J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 @& Z3 p5 l' C' J4 w% @
/ I8 O) @! s2 p8 UAlphaGo 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:
( o0 g9 ~- r g0 r2 ], G1 z7 B2 [" Q; \
· 每一代模型都会与上一代模型展开竞争;% ]+ |( j6 B. k9 j2 a& d4 C
; j% s. Z' u) C. W" G6 W- L; m
· 表现最强的模型变体得以留存并「繁衍」(即优化迭代);, G7 b9 l% N: t: ]
% \, `3 @/ W) O( R4 |9 H0 F" W9 G· 弱势策略则被淘汰。* x8 ]2 I/ X/ Y" h3 W9 U7 W/ P
! S L0 F% z( W( A7 A; q8 [
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。
- q9 u& [0 [# \) }+ L: C5 H/ u+ l
/ `- J) M0 f: T+ E8 l1 r5 w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。/ D# x, H$ X& K6 J3 r% u
) T, o8 h0 a% I) z加密领域中的达尔文式 AI* j- S( K }1 i( X$ M. a; H' @& 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。
/ Z: ~* S! Z. ^. n( K& Z" t1 H- o) Z5 W, M8 J
% G( j- V' E* U5 ^2 I「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?」 " r- ~9 Y! ]! w+ I: y
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」。
4 a4 f0 x3 f# }
* H4 e* j/ b- v. }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。7 N" t; c9 F7 u$ \, R/ c! w0 y9 L- H: r
- R# ?! [1 v: Y& _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。2 u- E, n) f2 t% `
. I, Q/ A; M6 O. i, C
以下是一些最具代表性的竞赛案例7 w' E! q) y' Q
Synth(合成器竞赛)
1 c- A$ P/ Y1 i5 u, s! S& U$ \(标识:SN50,发起方:@SynthdataCo)
% ]- |5 b6 O7 ?/ U& Z" Z( w/ m1 t7 x \- [- P5 d
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)。1 c5 L, @: }7 ~- ?+ h" d& W. d
, r- e1 h$ y4 \# ?; _9 m0 f「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。」# _, l5 m# b0 y
/ ~& |2 @* i5 E8 N- I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。3 p( K4 A1 y4 _5 K5 M9 O9 t
; h" T c6 \( Y+ G. N0 S
) J+ @- J* v" v6 h「我们在 Polymarket 平台的交易最新进展:
, Z2 O, ~: V5 H% L# f( e3 C' u M3 z+ o8 B5 ]
・本金:3000 美元4 P& Y, _7 S: b. I2 L
2 e* f! w" y% Q, _
・利润:5521 美元
$ @; q" J8 @* T. I6 N
+ i9 K! o+ H8 j% g! e・投资回报率(ROI):184%
7 A5 S0 f* T4 L+ x; ]
! h) n: p! o- t. U7 k. O・年化收益率(APY):3951%
# j F2 M( g- P& ]* S$ ^2 N v
7 R# P9 K' {/ B2 S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。」6 V/ I8 Q9 G2 T0 z" D) t
7 y- R7 o9 t7 W( C3 YSportstensor(体育预测竞赛)2 p% T3 g# n, ? Y
(标识:SN41,发起方:@sportstensor)1 n) A+ _* x$ r( u
+ }/ p% E" u$ s, T' V8 g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。
/ B- a5 C- U$ ?& Y
+ o$ t! ?7 Z% g% C' s/ k% u1 h7 w; M9 k
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%。
, A" Q% i D) o- ?1 S
! v$ s8 r) R& z! n% G5 v2 A$ 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。
/ n1 Y3 l+ E6 C3 v/ X( P
$ ~1 R9 ~" q* _* x2 E! v8 i$ {' ?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)。' w8 F1 Z' r3 ^) Q+ ?
/ S9 Z2 o5 x6 U% v# @9 _
AION(市场之战竞赛)
0 F! _# Y& z+ [" W9 a, V/ {, w(发起方:@aion5100、@futuredotfun)
* G) H9 t! y' y* r+ ~$ ~0 S: B5 C9 t% }9 m: e% j
@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。
: A- @7 t( x1 V% e6 Y4 q$ d# l
( q; u" X" k0 M4 t4 G# y; f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。
) i7 {- L# \! W8 e# w* s3 c$ J( I, Y' a
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。
& m# n8 M0 v; U+ t3 D8 T% I$ G) T0 Y) k1 m. \ x c
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。: Z2 a. k0 D& } ~
/ X2 J! y. y7 A# b# z7 \# j$ q1 U. p
Fraction AI(多场景 AI 竞赛)) n8 ^* r: X+ \5 u- B2 i
(发起方:@FractionAI_xyz)9 Q6 V. o4 n+ Y8 D- Q2 ]
% }* |/ J2 @$ q7 u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。
2 d. Z: v1 w' J( s
9 w! ^. }. p1 W9 }! u; F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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6 ^- N5 ^; Y8 m5 m* l2 ]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。' Z$ x. |: t/ K& o
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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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4 P5 ~; F/ m: }2 Z0 T" H, XAllora(金融微任务竞赛)5 ~! ^4 L) I: T- C' c+ k* t$ Q; r
(发起方:@AlloraNetwork)0 L8 \4 J( ~# o2 K" s% u+ A% H
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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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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 $ALLO 代币激励。
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该团队拥有一系列深入的「动态 DeFi 策略」应用场景:通过应用 Allora 模型,让 DeFi 策略更具灵活性——在降低风险的同时,提升收益水平。2 z" y. Z1 Y5 t2 |1 Q
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例如「ETH/LST 循环策略」:会预留一部分资金用于捕捉「做空机会」——若预测模型显示价格波动将超过特定阈值,策略会自动将 LST(流动性质押代币)兑换为 USDC,并建立空头头寸,以期从预测的价格波动中获利。
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$ U" Q: A/ T: I, J# \. g7 p' d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。
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/ s# [2 m) G/ C v3 g0 l1 v! b+ C其他值得关注的竞赛" {' A0 o0 ?: u8 q: R
(1)金融类竞赛(补充)
9 N+ o3 ?7 J' x& C# s+ P8 ~( |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」。
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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。# x- ~9 ^* N3 }0 |# N6 E
! P4 W* o9 c p% g# x7 R) Q2 W(2)非金融类竞赛/ @* M' p: v% k% m) ?) o
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」。
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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?* i2 T H5 X' P+ X# m& y+ m
如今,人工智能的进步正通过「公开竞争」实现。
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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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1 p8 U) s7 q9 I. X0 h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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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」)。
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未来将走向何方?" e) I& o, g. B& y8 ]# @/ C
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。
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) P3 z7 A+ T8 z+ L1 t9 e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! a9 o" W) ?
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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」。( @" |% o$ x) s+ w. d/ N5 P
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最后一点思考% u2 l2 g: h; R6 D
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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1 S- ~6 |+ a9 ^$ w* \- c( f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。0 _! Z! P Z* \1 j
/ E9 w0 f% f. I+ C/ }9 @9 v3 J8 T. x
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。7 g2 d/ m2 a( O! i4 a/ y
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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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