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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:8 [* f6 g% {: E1 c( d+ ~! {, W
* ]4 N; Q& p# J# h- \4 ?· 食物与领地7 C3 W+ }0 d' _% v1 Z! |3 Y2 s
· 配偶 / 伴侣
% m! ]9 w9 Z; X5 B# `· 部落或社会中的地位5 i, B% s2 ^0 {( I. q; o1 o
· 联盟与合作机会3 C% _4 e3 s: j6 Q
, K; J$ U- Z+ o$ b n) r' x( I& r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。
) [' Y& _/ Y7 ]5 t# l: m) L9 |# F' i
2 q6 o. o: x8 t6 \这一过程被称为「自然选择」。
$ W3 G! X) f) M7 l2 v) b! A
, J: G2 S9 p9 i, G" 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)。( _& W0 S3 S5 V, g9 ]
, ? b5 m; W( Y: @* V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?
' v: |; B( C4 P# F" l }; e' m' g1 K: _: U* 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。7 ~, k# i' \$ K0 ~1 y: z
: T) v$ w" }# N+ l5 m
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 ?; z3 ?
4 \, ]$ Y: u: X- m$ {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。4 ]7 p: J6 w, V
* y2 J E1 w" L* w$ Y z+ n, Y/ i% g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。# B* A6 J5 S" r4 m! S* _; Q, Y, w
# E; |! Y/ ~# n8 x+ l' z( Z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。
( I/ D' ?' f( N; p( e( V/ r x
: _+ U9 M7 B$ X% b) U: [5 ~- u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」。
# c# ^+ _# F" P, H/ }0 n8 i9 h6 l! I
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:
7 s" O5 ?: o) o0 y3 i; A7 x, y5 F! A% e
· 每一代模型都会与上一代模型展开竞争;
, P9 K" t5 H) N
9 K1 Z; e" z) k* V; [7 Z# o· 表现最强的模型变体得以留存并「繁衍」(即优化迭代);
% N3 h. ~( B5 M3 L) y; A( M
7 b0 L* c. t+ b, A+ X4 i; Y· 弱势策略则被淘汰。7 @% n3 F6 r; d: X8 r) v
% l3 S9 ], r2 M& p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。- G% }5 c, t- F3 T4 Q' A i+ P
5 {9 V/ C9 g9 h8 e1 N v0 X1 p- \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。
9 }' b5 Y* y" k" a* A% k; ~& g! J; n8 g7 x* [+ T0 u8 |3 Q6 d% k
加密领域中的达尔文式 AI
8 ~6 i1 O7 }8 }; m qNof1 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。8 @! ]! o# T/ Y! M1 `* z
8 B! l& a, {7 P& X3 c; x
8 `" U7 l; Z x# D4 [4 l h
「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?」
/ C9 H/ } v4 z; f6 M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」。& p4 v" ]2 ]& c1 q7 [
9 C. @) i& |- s& p! z# L- k$ p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。
0 u- w, B4 f) O l M% D
& ?6 V1 ~: I( F3 Q- n, TNof1 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。' k* i! T. |* A& @
' ^6 N ]/ n* p2 q2 r# B以下是一些最具代表性的竞赛案例
, ?2 B5 B* J9 j; r, QSynth(合成器竞赛), u) ` f1 \& d. W) D
(标识:SN50,发起方:@SynthdataCo)* j' ?3 D. H* c) {- o* ?# ]
( ^. ~5 B! l0 v/ o/ _0 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)。% ?8 q% ?& h1 V) H0 p% p! F
% m* b7 g: {0 B0 q「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。」
$ T( `/ l1 ~( \/ |
# @+ `; x' H' `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。
" R8 \5 A* y% |- \& p( F$ @8 B* I4 h L, G, l! l- _0 L: D4 H
$ i3 o, D- D) C2 ~- h0 Y2 Z「我们在 Polymarket 平台的交易最新进展:5 p/ \$ O; g! {4 p
0 D T$ K2 u3 n( S% |- Z# C' ]
・本金:3000 美元
* v% t% j- l2 `' s1 U0 ~, V. V9 K/ ]7 {1 ]8 s
・利润:5521 美元& s5 p% f; T) U% B7 L1 X+ P) y
4 y1 B. r9 T9 k
・投资回报率(ROI):184%+ M! U+ x7 P7 L
% M" @; ]( p1 G1 [( J. N
・年化收益率(APY):3951%
' R; M- ~3 Y1 a1 w5 Y
1 }1 D; o* A B" T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。」
9 N8 H2 }4 r: ?/ `
8 f! V8 w, t- l, eSportstensor(体育预测竞赛)
9 ?( w0 Z5 p" g: d7 U/ s(标识:SN41,发起方:@sportstensor)
' y4 |# R. y5 G" b* Z9 V0 p" c1 Z7 D3 D: l2 g+ i5 O
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。" C- ]+ p2 }. t# o$ Q- {* V
4 N5 o. U+ l, U& x6 }/ K( M ^( z
8 H0 H: ? h7 u+ O& ^9 J1 e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%。
" u6 [- _/ `/ g8 z4 _" C1 y2 S# _& K( M% x+ _5 G8 J2 p
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/ j7 ]* b1 S1 m; b7 t# _6 L7 ^7 t5 g: q5 n2 D& i: t
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)。 I; X% k; X+ a. n! U' s7 j. {! U
( B( B6 Z0 {/ d2 R( Q: l
AION(市场之战竞赛)2 [+ p: M, g" c6 e
(发起方:@aion5100、@futuredotfun)
' N8 J% R5 [( v! G) J8 E( U7 L( G0 v/ m. r
@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。
/ `$ e$ Q) x7 b' y8 |2 M8 h% k* i# E+ h+ q& B( z
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。- b# E2 K! L q8 r4 @' L2 D2 [
# Z8 e# i$ k! u0 g$ 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。( J8 [* n8 Q8 e
" T; g% U m+ u
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。
j: c& V0 y% R1 t& C0 C" P8 M$ r2 s. H1 a
Fraction AI(多场景 AI 竞赛)4 r9 r. T; @& l# v: t% ?# T
(发起方:@FractionAI_xyz)# z) W/ ^) z6 a6 |- d* h
5 {% J' ], H: X' n$ S. v
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。 Q$ d4 ~2 z7 `" j# f4 c$ L3 S; [2 T) r
: P! N6 [$ i9 H3 ~8 |9 \7 N0 H- @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。9 k! L& ~8 W8 z$ R$ |; n6 F6 ?8 W
- \" `- _8 E7 g, T1 W2 ~Allora(金融微任务竞赛)9 A3 }' W1 Q D* P9 ^( F$ I3 y& |3 M
(发起方:@AlloraNetwork)
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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 $ALLO 代币激励。
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该团队拥有一系列深入的「动态 DeFi 策略」应用场景:通过应用 Allora 模型,让 DeFi 策略更具灵活性——在降低风险的同时,提升收益水平。1 f6 Z5 u0 c4 D- }
0 z- |0 `' @. }" \" o( m例如「ETH/LST 循环策略」:会预留一部分资金用于捕捉「做空机会」——若预测模型显示价格波动将超过特定阈值,策略会自动将 LST(流动性质押代币)兑换为 USDC,并建立空头头寸,以期从预测的价格波动中获利。, q G, T/ b3 ^. l
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关于 Allora 的一个有趣细节,Allora 将采用「实际收入补贴代币发放」的模式:例如,原本需发放 10 万美元 ALLO 代币 + 5 万美元客户收入」的组合形式,以此减少矿工可能带来的代币抛售压力。' f) `+ k7 }/ j4 i$ g6 `% e
' p: H0 {/ s' y* G4 Y& ]其他值得关注的竞赛
7 e; q/ } a+ C6 f' I0 J3 ?/ p5 x(1)金融类竞赛(补充)
, J7 r7 H6 K1 X- X gSN8 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。
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(2)非金融类竞赛, ]. T4 d: f3 s Q n$ B1 x! C
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」。& `1 l, [. V" u, K2 U! O W# }
: r0 f$ I% X6 l0 O/ 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。
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/ E8 A! `0 ^3 N1 N' r这一切意味着什么?7 X* z, J3 f; O% Q
如今,人工智能的进步正通过「公开竞争」实现。
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: G" ~2 K z5 {, I. t2 P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! k/ N- J1 |- i3 x5 |7 d- |8 t
$ b; }" K6 _' x: c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。/ ~ w7 Q- ^+ [
2 U4 \) M6 L5 }1 H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?4 N; W j |: j! @
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。, k& h" T" u/ p; F& [
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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」。+ _# o. O t8 [) Z0 S
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最后一点思考
C* m: `! f- c! c- Q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。) i! F, I& k/ \0 ]/ J( z
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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。0 u8 z2 i2 F! U) M2 q
) s$ V0 u* o6 C# j/ M8 ]' N! `2 z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。
) v! K4 t7 \7 ~) |9 K. N
: K) }3 F6 B3 x6 e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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