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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: % H, c- x: X5 L* A% j3 Z; l$ k- J3 r+ A/ |* F
 · 食物与领地2 U! r' u" E) M
 · 配偶 / 伴侣
 . S* R0 D( i# N( w! `( q· 部落或社会中的地位0 K+ ^2 X& t; L, s
 · 联盟与合作机会6 y* p' ?. l- p
 % n5 D3 B' ~& t) O) }1 s
 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。( [! w. H, _9 P. z, t1 B& s
 
 / e+ |8 Y& Z* I' a! d2 h2 v( W这一过程被称为「自然选择」。# t! i- j- B( R/ U: z
 
 & _$ k4 _0 J8 w% z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)。
 ; V7 W. K4 [) e: k" L' {3 D+ N; T/ i' f, A
 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?2 g& {7 I% r: C/ o0 y
 
 % c& P1 O( }) [/ B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。* u' p: C$ n* L$ y" M6 D4 m
 
 ; ]& w. R+ ^; Z* r- ?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。# Y7 \% @* p, _/ h7 ^
 
 8 D. p' u* y- o6 i& z- H2023 至 2025 年间,随着 ChatGPT 的问世,人工智能领域迎来了爆发式增长。; _) i( B$ x: R" p6 [' ]  O* d
 2 n- L1 K; I  z& 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。
 # j. u2 Z0 x/ G+ z1 w- D  J# `1 s5 L5 r6 r
 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。
 1 p! [6 V" N: O) C6 G
 % m8 l3 j; v2 G( {* K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」。
 ; L& u4 p8 B6 y, f8 v& e# Z4 s% n# _4 o% V$ ~
 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:; P- v* b. F6 H
 : W" w2 Y$ z8 B1 }/ r5 y
 · 每一代模型都会与上一代模型展开竞争;
 , t' ^9 g  Q: v6 o7 E
 7 M3 u) [& Y+ H. e2 I+ L* X· 表现最强的模型变体得以留存并「繁衍」(即优化迭代);# }! b9 f2 \4 D( P1 f! y
 8 ?3 L8 E. t$ n: f( t9 ^- r
 · 弱势策略则被淘汰。
 : e+ x, \1 K9 z; i* |- {9 j# _7 i: v5 K. r% w2 J/ ~$ T
 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。+ H$ I" ]6 U1 E; |$ d
 1 h, G: V5 l& Q4 F3 E% 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。
 ! E, E3 n4 |( O
 - ]5 n' Q+ W1 n4 C. c1 {: f加密领域中的达尔文式 AI
 1 i0 |1 E* x% Z9 n; _8 {5 M3 F3 ]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。" l+ d* f- u; M6 \: n" D. L
 
 & W' U+ O8 V" v2 J5 r/ `0 C# _% m4 _/ v
 
 「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?」 " @2 f7 M' m6 n% D' i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」。
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 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。
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 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。
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 3 A. j5 u7 ?8 u4 `2 d1 Y以下是一些最具代表性的竞赛案例
 4 ?9 Q/ G& m$ P5 @5 N- F% tSynth(合成器竞赛)  d9 ~0 @) S' c
 (标识:SN50,发起方:@SynthdataCo)
 ( c/ C: t0 l& K5 U! T# b& j, S0 y+ Z2 `1 @  u5 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)。' s1 ?# f* C7 I' t+ l5 m
 
 ( Y+ Q7 _; H4 x5 K「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。」
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 8 K; [+ b6 ~& |1 X0 }4 b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。
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 「我们在 Polymarket 平台的交易最新进展:( R/ B6 L2 P. Y8 J& c
 8 L0 Q) T, ^* v& ~3 C
 ・本金:3000 美元% Y3 l" ]& U* F6 y3 v
 8 ~$ q- M( _# c8 f, [$ `* f
 ・利润:5521 美元3 ]8 i) }% V" X' u" B
 % H; C9 J  g% b6 K
 ・投资回报率(ROI):184%$ ^( a% B. U8 c) B, B
 , C3 O, |: z9 P3 A
 ・年化收益率(APY):3951%1 n. Q1 [7 s$ Z# |7 l; f6 W
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 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 Y' n1 S0 o  c+ t. Q" `' W& J
 & O( R' x7 u* p8 w8 A" \/ A
 Sportstensor(体育预测竞赛), V; |9 Z/ x1 |3 j
 (标识:SN41,发起方:@sportstensor)
 7 M8 }" r3 i: y7 P6 Z. }/ s, b$ f. g$ Y9 }( n: Z- L
 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。
 ( ^, q) [9 \0 c* E8 u, M+ t! _2 s: g0 v( Q. C! H' C; @6 B) g
 
 - [. L& K# t- q7 h+ l5 e3 Y; B1 x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%。
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 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。
 ! S# h: w, k$ d8 R" e/ {% ^
 6 W+ {1 _# k- w* p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)。# Z. [8 _- D( o
 
 7 U5 `$ X% u1 v9 tAION(市场之战竞赛)
 8 k: n0 ?# o' r- a) A5 J1 J  ](发起方:@aion5100、@futuredotfun)! {2 e3 B1 a# l4 l) i3 H! A7 a( V
 
 4 {  V  P' Q4 r) R6 O+ M% ^7 b@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。
 8 H! e, O$ f# Q4 P3 w9 e/ i9 m2 w0 E6 Z, X) M5 }
 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。6 q0 T' m. b( Y2 ]* N: o
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 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。
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 0 h- y2 T6 E) ~, B/ ?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。0 {, a( ~9 g  r. \
 
 # D& }( x* {0 Q% |1 ^Fraction AI(多场景 AI 竞赛)
 8 B& o) o& p& P8 t5 \! Y(发起方:@FractionAI_xyz)* z$ P1 I0 e! B0 {, R6 P7 Q9 b
 
 * _4 h& d4 M* N1 R( Z  I4 F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。
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 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。% i) e3 Y' _4 Q6 n
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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。; {8 S# d1 J! d6 W" V6 E; x
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 Allora(金融微任务竞赛)* F( p6 ?1 U+ W4 T
 (发起方:@AlloraNetwork)) E$ ~* r: a! v* t4 d+ j) E
 
 : d! V' l  i. L% V3 R9 }3 M7 KAllora 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 $ALLO 代币激励。
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 该团队拥有一系列深入的「动态 DeFi 策略」应用场景:通过应用 Allora 模型,让 DeFi 策略更具灵活性——在降低风险的同时,提升收益水平。
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 例如「ETH/LST 循环策略」:会预留一部分资金用于捕捉「做空机会」——若预测模型显示价格波动将超过特定阈值,策略会自动将 LST(流动性质押代币)兑换为 USDC,并建立空头头寸,以期从预测的价格波动中获利。
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 3 e: X8 F6 b7 J$ [, x6 A7 \* |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。0 G  t! d' }1 \* F
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 其他值得关注的竞赛+ {  i# N6 V$ U$ b1 k
 (1)金融类竞赛(补充)
 # Y: j( b* j7 ^* v8 O+ \7 }% zSN8 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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 ' O; J9 j3 Q: e& [: m4 qNumerai(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, ~3 s/ b  T4 E) t& b5 E8 P, l
 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」。
 3 l# ?0 A! O$ U/ U) W9 u+ S' m; h% y7 r
 . k9 y( l  ~. @' tFlock.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。1 `: l' [" o, e, R* {
 
 ( q+ Q" O7 ~5 |2 T这一切意味着什么?
 ; y0 Y5 D$ W% x" N) n$ z. v9 R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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 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」)。
 . @8 Y) I0 l  d' C4 q; N* G) o/ V1 n4 S  Y" b
 未来将走向何方?
 * e. f7 h) ~9 G' I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。3 q: O- I9 u0 U1 g! e, I
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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。2 v" Z* z- z' ^
 
 2 C, U# L) |6 X  \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」。
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 # f( v- o- |' R$ C; u* S( `最后一点思考4 T. @) s1 C4 Q. A0 ]2 F
 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。0 E# C/ l* ]  _/ U0 m! S6 n
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 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。2 S; _' ~) M# |7 R  ?
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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。! Z5 `% @+ k% ^& S4 L9 n
 
 4 B9 {9 }, |: @2 k  C3 R: j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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