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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:6 t/ R& y' A6 i- [$ W7 n
B6 e! z7 ]/ H· 食物与领地
! Y% E$ C+ u' z1 {& ~0 h· 配偶 / 伴侣$ h" k0 d8 ?8 v" T6 U" K, P
· 部落或社会中的地位
+ o3 L6 v6 U( P" ]' R& q' I· 联盟与合作机会+ B+ Z) q, Z3 d# }. Q# O6 W4 t
|- x( [ T; @. _$ 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。+ a7 P) P' v9 V9 _5 M
D! }+ c& Y( \* h: {7 j+ {' z9 j
这一过程被称为「自然选择」。0 k' ^; S) Q0 @+ O. d
/ U2 z2 b7 C5 H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! q9 T) O) L& ?1 J3 b2 g3 T4 I6 t/ H! p0 j
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?) a( K4 t5 C' {9 f
( A3 w s1 A* U5 @+ t
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。- @6 }- Y3 r$ h& S2 o" }9 M
( r0 _, [, k7 f
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。5 y" @- T7 D! o9 r3 R2 [
* F, l8 }: [: `2 m2023 至 2025 年间,随着 ChatGPT 的问世,人工智能领域迎来了爆发式增长。
3 ]- k; c6 k7 o( \0 e! }% j( @% [' `
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。
( T/ ?" k. x) a' { q9 o! \* F3 L, B3 l* x9 L
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 y) b8 I2 I! x5 b- X/ N
- B, I+ \: w; v$ x7 K" F7 {
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」。$ S3 u% j% f( ?& a2 Q$ {/ ], t: Z
9 }& g& I# H9 Y' _' k
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: ^; Y' o2 m) N s
% y" p: O6 H2 \0 Q$ r# u
· 每一代模型都会与上一代模型展开竞争;: I9 A. f) X( }% H! a/ m0 k
, J! l1 |! `% }6 i) y* j
· 表现最强的模型变体得以留存并「繁衍」(即优化迭代);
: w( C( B, K! n) W* U4 O
$ H/ y- Z* _' l7 `% h) T, o· 弱势策略则被淘汰。
' Y) c' I7 F6 b1 g: N8 A0 Z6 ]8 f7 w$ v( q
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。4 A1 l) I. P$ M0 U$ F3 l! J
2 ?& d$ s Y) 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。
$ q9 T6 W3 k# A* X% |8 u9 {2 X5 \& R* ?/ g8 |' D i
加密领域中的达尔文式 AI
3 f. D% B6 V" `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。/ W4 P9 g) |3 \
7 q& x+ Z4 w4 p0 k1 @6 k$ K6 L) O* K$ K% }2 |" I& @) D# V9 x, Y& b
「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?」 ; A% v: q1 Z; B8 f+ N& C
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」。% D; J% ]( I( x/ d$ N3 w
9 S& [4 P, z$ [ H4 F% d6 l
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。
" V" C) ^1 V: ^* G; A. H6 c/ x
- M* k3 l. h6 f+ eNof1 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。& E. V8 x7 T4 d2 Y) F) f( z
3 F4 q) ^) a5 l! L7 B7 A; B- [以下是一些最具代表性的竞赛案例
+ X+ m' K6 u* ?7 fSynth(合成器竞赛)# Q3 U1 h, w% Q; C
(标识:SN50,发起方:@SynthdataCo)
* ?/ @4 t3 e4 k, C n; k8 E4 z" _( D V8 T
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)。0 L" D0 C1 {! a6 k. R
( e5 ]8 s, F: f5 H, `2 E9 a「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。」
) l" s$ c `* e [
$ Y1 E) f' O) v& R% S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/ L8 X' Y+ ~, f1 s, A8 C
2 N+ |* g% H5 g. c3 w7 Y
; u; I& O2 A) n# ^8 K" y" ^% |
「我们在 Polymarket 平台的交易最新进展:
5 J1 o+ ~" u' C/ H. |5 x. p& b
( ?+ U1 ?, R2 {3 ?9 W, ]・本金:3000 美元
% F5 v4 Z% {5 W( M+ p
7 C& _2 n7 P2 d) Z, W9 g・利润:5521 美元4 J9 B6 A8 c5 n/ Q
, y% R& f3 i! C; X, @# H. q5 H・投资回报率(ROI):184%
5 H9 o/ X" N1 o
9 x' X3 L d* U5 M0 L% a$ z% t・年化收益率(APY):3951%
! _9 P3 V0 A% h3 {6 a% F) u& c0 F. P" {. R
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。」
: x' V- p' h/ d6 M A# _2 E& a* g! ]: Q( a% J
Sportstensor(体育预测竞赛)
1 ]" q+ y5 X5 S7 A4 R(标识:SN41,发起方:@sportstensor)
& I8 Q$ B i ]% ]% O) T5 {: V1 G; e) U- e+ h5 A, k
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。
6 N; ~& D1 r! U) l
3 P6 w" d; E5 r4 [& d6 k- `$ s! |* y
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%。, r. r; }- x/ L# X1 T6 h
6 S. f9 g1 A( s8 C
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。& b" W& V2 f; W
- R3 l$ g; t+ B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)。' y, `; x1 ]& _; Q* P
: S4 G4 C k- u: Q0 H* `
AION(市场之战竞赛); ]. b# W+ g& G: m: I
(发起方:@aion5100、@futuredotfun)
0 d* J$ r: E. p% r4 `' n E
& c1 \7 j j2 I& ]$ y@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。
* X' O$ l# c* N$ b8 O, b8 B4 w( P
$ i4 P4 z' Y: K* \. m" D/ a; y5 y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。
$ J% V9 V- h$ A& P7 {& c. d3 t7 h+ S
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。1 [# A/ w; q0 M! X3 t
/ }' J2 _" ^7 A1 n5 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。
( s( @2 `5 r/ |3 D8 H2 X5 A# x W, o% g) z: [
Fraction AI(多场景 AI 竞赛)4 K3 k: q, c6 V# D8 H' z* F1 t4 K
(发起方:@FractionAI_xyz)# L- w+ c# T6 [) P4 y; _. N
8 R* r4 Q1 ]' C @# j; F0 W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。& G$ P, c$ \; k0 E/ l
' \! ]4 B; B$ y5 ^1 i! M
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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- r3 m" ]; }% |4 \1 R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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: X" T5 j, g; V) D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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+ |7 f# O8 H& L& K$ [7 dAllora(金融微任务竞赛)9 D: B) r/ R1 m; R! k6 n
(发起方:@AlloraNetwork)/ Z) O% T+ }) E* R* ?% s
! h3 w7 F6 w1 lAllora 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 $ALLO 代币激励。5 r0 L: ]& |( v% ^! Z. x+ S4 J
& H6 L3 t9 Z1 x( C3 R该团队拥有一系列深入的「动态 DeFi 策略」应用场景:通过应用 Allora 模型,让 DeFi 策略更具灵活性——在降低风险的同时,提升收益水平。5 e- b/ N3 x3 U
t I3 `# H' `+ X# a例如「ETH/LST 循环策略」:会预留一部分资金用于捕捉「做空机会」——若预测模型显示价格波动将超过特定阈值,策略会自动将 LST(流动性质押代币)兑换为 USDC,并建立空头头寸,以期从预测的价格波动中获利。1 X" q& ^( v: K" x" ~/ v- @ W
p; q$ b9 {: ~& g" X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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其他值得关注的竞赛5 A* q, k& V* P0 d
(1)金融类竞赛(补充): U6 x* ^( }& i7 {: F( T' b
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」。
& ^& d) v- f$ Z9 w3 [$ m7 N
- V+ q2 p+ f8 \$ T4 q# D- WNumerai(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。7 U7 d1 q* h1 h8 y
$ [5 p8 @( M U; k6 V0 o" Y! O(2)非金融类竞赛
) J2 ^$ c8 }- s+ y: kRidges 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」。* j) L5 h# ^: v9 D7 y- {% z
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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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5 W- b: A' T- }: Z# _4 y2 i# Y这一切意味着什么? }. N+ Y3 a) p" q# `/ ?+ Y# P
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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# i4 z( ^2 ?: {' `/ E8 q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。5 D# W3 L- ]3 `/ \3 E5 Z6 p
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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?8 W2 }9 P; Z8 Z& o+ _2 a* |2 D
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。% j8 D) \- J {! e. a3 B- t- B
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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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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。
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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」。/ i- [, q+ i" N
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最后一点思考
/ T- m U" d9 ~, T/ Y. `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。3 W: [' y P% W( q- h
7 g' z4 A- b# @- z( x6 P5 S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。
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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。
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: i* Z z7 b. J1 s0 C& d0 w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」。: V M. c+ k0 I( A1 y, m" c( i
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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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