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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: 
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& Z( b& h/ E! }" I4 D5 X· 食物与领地! O$ _$ ?, V' p3 d( n 
· 配偶 / 伴侣 
% s1 x3 `' B& U" |8 r· 部落或社会中的地位 
! d, X5 F! U0 ^3 h6 U+ b· 联盟与合作机会8 {, n, S% ]& F+ G% V 
 
% c: U% L; r$ a& w/ \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。- ^* v7 u2 t3 h& a' A 
1 S% P$ m2 C1 S; [  A5 ] 
这一过程被称为「自然选择」。 
. u' c% E: y9 m, |, g' ]6 Q% ^' W+ X4 _& K, _$ @& j/ Y1 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)。 
; y6 o9 x8 l( b( y% G! C* W  E8 g7 }' {8 U2 o 
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 ?& l7 V) J1 ~- _9 h9 L% z0 h 
3 e' u$ I8 A, P7 s. H 
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。 
  N( B  k- D* z! ]* E* d 
! U+ d' F. \3 z! G) \+ y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。 
  V( @  A( X! _% e6 `# \* M2 D6 k6 ?: y6 x, [0 ?8 V. ?5 r3 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。' l' t' S5 b7 Y0 I+ S 
( I- I  U4 F2 S2 k) M: C) n 
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。 
( Z/ O% c; ]8 }1 u* X# L# Y' W7 h! V* L2 K3 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。7 R- ]7 |5 o/ s! c8 R; P- e 
 
4 X/ M5 Y  i- R1 T# A/ A  P- ]" 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」。 
: O! x* q, |1 z- w) v4 e' ^& r9 M: L: X( K; v: c 
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: 
3 f4 q! [% x7 m) M/ ?! {7 W/ D2 j' u' D0 ~" ~3 y 
· 每一代模型都会与上一代模型展开竞争; 
2 _' u$ T! ^- H5 D$ F0 B' W 
3 X$ ~2 ^0 P, ^$ i· 表现最强的模型变体得以留存并「繁衍」(即优化迭代);, s8 H1 P' r: u5 Y, j4 C1 { 
 
; x+ E. L' ]* C* x3 n% [· 弱势策略则被淘汰。 
9 q( B* M! Z* T) @* R 
" \5 e5 ]" q7 r3 ]& N1 z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。- P$ Y/ W2 M+ O. G2 f. _; S; `2 k 
 
/ h8 u  m( Y# C; l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。 
" l% \$ L3 b- Y* A1 X. {9 P* p+ m, f* k( j* h9 I2 ~6 n6 X; R 
加密领域中的达尔文式 AI 
: A- J! C, Y  ?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。 
7 U4 k. @. g1 o( t+ j2 X; `+ x7 K' T! A& K 
 
/ v5 ^6 K8 @5 t% a3 j「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?」 , C1 H5 u. T) M# C, F- A; E 
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」。& v6 e6 W* q9 f0 ~# B: m 
 
0 h6 G( s0 y) Z5 W+ j, B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。# `! I! V( L9 _" ~1 `/ i& y1 [ 
 
9 _7 p% G+ N1 QNof1 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。 
& f# s- u- |1 P- V) p( C) e' `+ Z1 j7 C$ m9 R 
以下是一些最具代表性的竞赛案例/ C% f5 b. B: U/ J: z9 _  m 
Synth(合成器竞赛)4 D2 W  u! X( L+ W- K 
(标识:SN50,发起方:@SynthdataCo) 
; r3 s6 y( c4 ?7 J8 N0 s' s7 c) L6 |$ V9 Z  m/ ]  W1 I 
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)。 
' k" Q2 T5 V# j5 ~+ _% o  x+ X! [  R  h' ?! s4 Y& _ 
「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。」* Q' M/ ?! O9 Y0 o/ \8 r 
/ _7 N, \" Y' C* M: z3 Z& W, q/ I& M# r 
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。 
: `9 s- ^+ V# L" g9 v9 v 
" y2 L- i9 m& |; x 
3 g0 z2 J$ H: u/ f. l7 p9 {「我们在 Polymarket 平台的交易最新进展:- K% A- \+ A* k, ~2 {$ |$ z6 e1 u2 W7 ` 
 
" n  a8 ]! V: m5 Y・本金:3000 美元- h, P2 T( u2 d. Y6 N 
 
9 P* x3 I* F' l5 j, A  S・利润:5521 美元& y; r. [6 L0 K' T+ O1 [1 t 
& x- ~; n6 V  A6 ] 
・投资回报率(ROI):184%4 _$ E$ K7 A1 I# s 
) M( q) f" N. ] 
・年化收益率(APY):3951% 
6 `/ \% o0 Q8 Z 
* B+ I  q+ F9 G0 ]: q- _9 z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。」. b1 {, T% b- @* x  ~# g* Z# h1 D/ [4 s0 w 
" M' L- b* w% F1 a 
Sportstensor(体育预测竞赛) 
- p8 ~7 |' z0 M! a: m(标识:SN41,发起方:@sportstensor) 
' Q0 W4 V8 X& o& w- g& H7 ^% j+ z  `  C 
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。1 Z/ \9 L. Y! k+ G 
" x5 @" m5 ?: v+ t: D' }! f 
 
- f! n' y; F  X1 y- B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%。 
1 H. Y4 I9 D/ F4 s5 p3 m 
; S# h4 k1 T8 USportstensor 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。 
) D  ~! [6 I$ C7 W 
% s2 f& B8 M4 l. ]/ }5 ^+ m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)。- k/ p0 Z3 e7 q- T 
 
  b( M3 d' c! O. \4 `7 K9 M4 tAION(市场之战竞赛) 
6 T8 n7 b8 w+ \  \9 E9 |. p(发起方:@aion5100、@futuredotfun) 
$ H( D6 o/ c- p, Q$ t( l) C; c5 W: v, c9 q 
@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; w5 }7 ]( |: G6 W5 t 
 
5 K3 F6 k) D& O3 J( k/ e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。: H6 p, M% H" M4 v( w 
 
" ~. A8 l% |4 ^& s4 I  h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。 
; X, V. `) }9 J, K3 M* D0 |+ D% \0 R, X2 T9 k- g0 o 
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。' q# J+ ?  S' h4 e6 g 
 
7 F7 m) ~, N& W) bFraction AI(多场景 AI 竞赛)! w( M* s8 u  w& z2 Y 
(发起方:@FractionAI_xyz)0 ^# c) k5 `: X9 J- o 
 
& v  j! c( e+ f0 {* P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。 
- t0 x1 E6 l! u9 q. e 
1 Q+ o- d3 z- E/ b1 o2 }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。 
& T1 Q3 b" h& g) J8 T* M 
, s- o5 x6 q9 U& O& e# @$ F6 e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。 
+ d& N9 Y6 p2 a# j 
) t: {# `- I: V  }+ y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。' [$ g; ?/ L2 j% ^$ r2 K 
 
% ~( v) ]" H/ b) vAllora(金融微任务竞赛)' Z2 r( a+ K- N+ }' O5 k) N! y 
(发起方:@AlloraNetwork)/ \9 \% R( m% ]  u1 @$ ? 
 
9 y! C$ e! c6 L& G% C" tAllora 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」。 
$ X7 F( a" y: R  _" W 
& U/ T% {! W0 X* c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。3 O1 g+ K  y8 _/ i' ?3 X% g 
$ ^7 ~* c% v: I. r; f9 a  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。 
3 c) j8 D! A' b$ Z1 }' [# [0 P3 W  g1 h: } 
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。& n5 n8 r( ?6 c 
& ]( t8 P3 C" L' J/ L% q# c 
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。, @! }3 e  x% g# q6 |5 K: [ 
5 k* T8 `5 b* M/ W. S. O 
其他值得关注的竞赛6 |' v) l4 @& Q1 J5 M 
(1)金融类竞赛(补充)' b3 K9 H2 c$ r- C6 _9 U, i" a 
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」。 
2 g! J; h/ @  s, a4 o; i7 W 
2 j4 l9 x* t/ P5 A' y2 L, kNumerai(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。 
* n$ L) m% ~/ }# [. [! s1 b9 r 
" B9 ?/ E! s# D. {0 S3 j5 J2 S(2)非金融类竞赛% ^/ i# S" C5 V8 P9 m. h: d 
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」。 
8 ^: a6 t. b0 f" M5 b 
- k! g( T- E% u, Z8 f/ V3 s# lFlock.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。 
  ^: u4 F# {* U1 j) _/ g' k" M# H7 F# ` 
这一切意味着什么? 
$ X) u$ N( V4 n+ y如今,人工智能的进步正通过「公开竞争」实现。 
  u7 T  E) |' Y' {  u( c5 P; M4 [& ?- l3 ^' w 
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。 
! S- _# O( C- M0 q6 B. k/ k: I: P# x: F' l/ ~! y 
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。$ E5 L0 w& r( g0 r9 k: f 
8 r0 O& ?% Y1 ~7 O9 S 
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」)。 
3 T" U( y: ?* W/ R8 x9 p: ^! L" k4 e8 c+ g( U4 r' ~ 
未来将走向何方?4 \( d! H$ U1 C* K: {. K 
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。2 u* ]6 \# u! Y 
( e* r* F' q6 `8 p  A) U 
未来,强大的模型与智能体将诞生于「去中心化环境」中。 
* j' l! Q, Y) k' m( ]8 t$ \+ ?  m$ L* j4 r 
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。; _9 Q/ `7 ]& H$ j9 R 
 
$ i7 _) W6 B! y/ X5 @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」。 
; o3 T3 F5 V2 s% W2 M/ V: K) b8 X4 J+ Z 
最后一点思考. W4 C- \- c) m 
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。% j9 U- w, H( \# Q+ N# C6 c9 P 
 
9 W' b- g- k) 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。* |! q% t4 k6 U% k' o1 ^: g# I2 P 
4 {9 ~% d1 J$ R7 l3 E 
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。 
+ |; _. P1 p: V' z- W( w 
8 Y9 x0 X( A! X( l4 r# l+ {/ u$ c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」。 
2 j6 d5 A# g' j% g: V, ?$ M# Q0 Q7 q; `  L9 e/ O# T, N 
 
+ E/ U8 Z3 T7 {; E  X 
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# }- J3 |1 m& y1 o% V5 m" w 
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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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