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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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5 |5 A, v; f4 P Q, o/ R( R· 食物与领地! C3 a( z: {: I5 }
· 配偶 / 伴侣
/ `: V. |* G/ M+ P, v, D· 部落或社会中的地位: z# V( M& H& I2 e, M
· 联盟与合作机会
% ]: I1 ^- r r) A% t- W& H5 n5 ]. X/ h2 {3 O; z3 K- x
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。1 E* C( K. o8 A5 r2 }
/ A) a. c& |, e这一过程被称为「自然选择」。* o5 q- f; I2 r! h* b7 [
8 J! ] ~3 g5 z& f6 b% T# 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)。1 I1 p* Y2 C0 O1 x0 X3 f
/ \4 M. `* P. U) Q5 h0 ^6 S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?
. z N% ]# V9 t+ r0 p5 A7 i: h8 c! P2 _
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。
7 B$ |3 W! n4 t1 m. j& T6 ?0 t' O# v9 Q) P; b% M5 r7 s
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。) I0 h, u* q# K8 E* C/ w& e
9 }: c, M8 _4 U7 C- _
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。
" N7 B0 C- b8 r6 |3 `, M1 I& V& B! L7 d0 l$ F
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。
# i4 g2 F% e- ^0 K1 o
+ S( f; N6 K5 j8 J$ B/ U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。 k9 j! u ]2 ?
# m5 Q. p* A0 i$ R) z9 @! f/ _* M1 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」。' b$ ?9 k4 h3 |! i
; Y2 [) q. D9 D8 A( \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:
, |- T, n5 }# l4 w# Y5 U. f! {3 Q. G# M; e- J
· 每一代模型都会与上一代模型展开竞争;
) E& s7 b: {2 R" G3 B: N+ s5 g; R5 D6 b$ B. ]- S; {4 }: x5 B
· 表现最强的模型变体得以留存并「繁衍」(即优化迭代);* a4 E: S( {# E/ e
1 ~7 Q* D, B/ [0 y# E/ U, c# f4 E
· 弱势策略则被淘汰。6 z6 T- l% a! u8 o+ d
0 i* F; f+ e m: C! C1 b' O6 s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。$ b4 j/ E, Y' Y: N% Q
' n- K% }( |/ W# X" A6 r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。, V/ N/ G; G$ u8 @
/ o; K: X2 \: f n( e( \
加密领域中的达尔文式 AI& u1 O. a; {" i2 _0 W5 r
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* f1 i$ B9 s2 B; \% I6 c
) j8 m7 N* F9 E2 m0 F; f
" N* c4 X8 L# q! q4 e6 f「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?」 1 p: l$ X2 i- h8 H& 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」。
. s: o/ J- r; D$ d5 K+ l' S; A! U0 Q" b% C6 V, Z0 s
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。
( b) t- v( I* b5 r
! i0 b$ d: w9 u. V% sNof1 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。9 W2 x. Y# }7 M, T5 k, m2 h& D
7 e+ q8 K5 _. C7 Y" N. y0 e
以下是一些最具代表性的竞赛案例; H. G. V. T) c5 n+ ^$ t
Synth(合成器竞赛)
' V; r" _5 B/ U! u(标识:SN50,发起方:@SynthdataCo)" [& f) s( M: U
& h: Y8 U D) o; `, A
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)。: V5 q) `8 Y1 [3 `
5 A/ X! M3 S# `, E3 P
「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。」' W" y- s4 K! D8 Q% m! n
1 p( O3 ?. Y/ 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。
$ E P6 T! y! S, X, @! W- k' h! k3 H( E- Z+ e& E" L
7 K$ K8 y9 S, m) o' `4 p「我们在 Polymarket 平台的交易最新进展:
+ B: L; P4 k6 M' V/ D& x* R5 g
2 w7 \2 C- z$ y# A% h( |# [・本金:3000 美元
9 L4 O% ^% D7 p/ W2 y1 {; x! B+ k8 p
$ s& w) S a$ s( G・利润:5521 美元
6 c! ~$ l# W$ U+ J- \( n
9 W' w0 }2 i! C) p) M t0 J; m# N1 n・投资回报率(ROI):184%
* }, B3 h# G2 i1 z4 i2 C( M$ E
8 P% l" F& }+ t) U4 f; q! K・年化收益率(APY):3951%, V& H4 l% ~! w6 \& M# q; A- |6 m- {
7 n* K0 _- B7 f) y
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。」
7 Z3 ^ K7 h5 J( Q* O9 ~! U# f4 _* {# l" C
Sportstensor(体育预测竞赛)
: O4 f9 C: G ~. m(标识:SN41,发起方:@sportstensor), A/ z5 g: `% s
* Z, | C7 v T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。
8 C5 S) V4 \% e0 V' B; R+ e1 ?+ P: O
9 T' N# D4 E4 Z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%。8 n2 K/ D5 C7 D# a: ]1 j2 ?5 M
7 W& n: q6 r6 \. b7 f" @$ o/ x
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。
& _, x& A: e, c; q& N
* D1 H# q9 G0 }5 N( q b# J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)。
7 P) k' }: f6 d: R
' t2 _$ |4 a4 |8 ?AION(市场之战竞赛)
& F9 J6 Q7 G% t5 K& K7 O(发起方:@aion5100、@futuredotfun)
1 f6 @/ W2 q6 ]$ A" r9 o8 N- d, K2 M. K0 x8 |
@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。- R! x1 Y+ @% Q& ^1 a9 a& H
! k0 w. M( Y0 G 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。
1 l9 R1 R) F R+ k/ X0 e8 q( w; S# P. ^3 w
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。
# q% B: L, u) l; [$ O2 z6 Q" Q$ E$ p8 g2 m* X
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$ n' u: x2 g0 h% O4 I( D- ^, |% o. l! E7 B) ^$ ?
Fraction AI(多场景 AI 竞赛)1 V0 Y. p. e9 z- ?( |: W
(发起方:@FractionAI_xyz)
C9 x* d4 y8 W, t; Z' I& y- |0 w+ }1 P' J9 I
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。9 d$ |% C. |4 B1 h0 e
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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。( S0 F4 x& e3 g* t5 m
& f9 ]/ p8 n( {! u! E/ U) g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。. F0 G, }, s2 H
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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。0 A3 H* x! g8 P7 ^
( a" e! X6 E n8 _Allora(金融微任务竞赛)
5 d, j( p2 y! c Z. E0 F(发起方:@AlloraNetwork)2 W8 w. n6 e9 D% {, M& B+ y. r0 N
8 F* n) O* C- X! }: wAllora 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 $ALLO 代币激励。6 C2 }- e3 I, A/ S2 q5 [& D
. P y" w% R2 l$ x; f1 d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。: ~- w* W5 Z$ e( e9 w7 `: i
w7 T X! m' p3 n) @/ V1 U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。# O/ V: Q% v* I; t
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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。4 l" s% D) f" I* f9 n
8 O! n) g% C! V" X$ z其他值得关注的竞赛+ j: l$ C' P M
(1)金融类竞赛(补充)& O! h# ^: U, O. H
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。/ K* Q0 }3 o' q9 _2 I
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(2)非金融类竞赛
O' I+ o( L; P3 p1 f' LRidges 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。 G$ t, w8 x& b$ C. N) Y# \
7 x6 m5 i6 k* n1 K) q9 C4 \这一切意味着什么?
5 T `. [. N+ d8 k1 _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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) V. @1 K, K3 W# x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。$ X! K( O5 V: G& `
+ p6 ]- A- f" e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」)。4 ~. b9 C! G, u1 [- ?; ^# K
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未来将走向何方?
3 @7 }% I& g9 m( v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。/ w" U5 I9 w: @1 K! Q
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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。4 _1 v. l/ x/ X
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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」。
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2 a: T0 l6 B0 V' c最后一点思考
. M0 c; s6 x- `; l# V$ T3 ~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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' w7 |6 d6 l F/ 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。8 E$ c4 ]! ~6 d: F: u
# h5 `* H6 b$ P2 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。* C- W& ]. j7 N2 s
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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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