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[虚拟币交流] AI的达尔文时刻:当模型开始为生存而战(转)
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1#
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:
, H3 e1 v/ b  g
4 E% N+ E( X) g- L  O) s9 q· 食物与领地" }% ]1 L. z( Q& x. n) ^' E
· 配偶 / 伴侣
: J+ z- m0 N4 A. E& U! p· 部落或社会中的地位/ Z1 T: ~. H, R! u
· 联盟与合作机会0 q2 P! D/ I, H1 R& {$ L

2 ~( G9 Q3 ]+ Y% l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。
  e; t3 W% N" ?) r' w  i, d
* Z! `+ \6 x1 o- @9 T; s这一过程被称为「自然选择」。
6 t2 H9 {5 P! [* M% m+ G) L% r; G- r3 O' W* j/ ~
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)。+ y1 e0 a' D: _1 q, \; ]. N& y

$ H/ d* l! i6 i, X' f* }( d0 }5 L. U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?
! l% K% t: u8 A) q; Y
1 c2 C  c/ M- H7 l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。
& t: l9 O& g- \% N+ ]
) l. @; b: d, W# G/ i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。; [, j% s5 @$ K6 \

0 ~; u* b6 z, X8 W% Q7 N2023 至 2025 年间,随着 ChatGPT 的问世,人工智能领域迎来了爆发式增长。
' v) B* E* f  E' q3 n, L9 S3 C+ E- F, K6 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。" p# w, O/ `( L; y9 K

+ a. |8 u8 Q( h$ ?+ l; q! l5 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。
  D: m/ W) I8 m* ^' ]: V; z: Q9 {- m+ {! p
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」。
) a- U7 V* h8 [" w/ }
) \0 m. n1 q( C3 K$ H$ F; Q$ E) JAlphaGo 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:6 R8 s3 ?# r" k1 A9 g( l4 J7 x
, D7 x# u& C, W. d+ ~. A# B
· 每一代模型都会与上一代模型展开竞争;
* q. o2 {- c+ g, J
( W  p3 z0 z" s1 p9 ~· 表现最强的模型变体得以留存并「繁衍」(即优化迭代);
/ Z  C8 q5 w$ }/ g8 N( v/ X+ m  k: q% w* l9 m5 M0 I: j
· 弱势策略则被淘汰。: t( o. W; Q4 f1 S
! A% I$ p6 a* `9 p$ A5 r% R; @
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。
, ?* l( N  A+ X# a* g1 P6 n' \( H* K0 j
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。0 p3 z3 U& B2 q7 O5 D7 u7 }" E9 ]

" P. \1 F# q( Z; L7 @- F加密领域中的达尔文式 AI
. R% V0 ]3 _2 B$ J3 b( dNof1 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。
! D  u1 t; e& c1 e9 R; B
& `3 L6 @* [, j& A2 N7 X* C* G, B# B' g6 M# K. u  w
「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?」
" v, C/ w3 \) W5 d6 x
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」。! Z; q: d; L- m# T) M9 B) U

* Y  n/ X- j) ]" ^' E3 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。
! i$ L; ?9 X& P" F2 l- \2 ^  ~6 @9 v' g5 f- K
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。
3 v! \) i/ K: o0 u9 c4 [" a$ C1 p, d+ q! q) F
以下是一些最具代表性的竞赛案例
( z; Q+ p( h$ X) K+ x- @Synth(合成器竞赛)
0 A2 E# O& a( B. {2 k; r# a7 X2 R(标识:SN50,发起方:@SynthdataCo)% n8 P  p  H/ ?& C" |; e
$ n( X7 Z' c9 C5 ^! w; E) B
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)。
2 [& g# b* f/ S% J$ k. p4 O  s0 k6 |6 L. h1 }2 p' j9 Z/ j$ j
「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。」7 k, ^7 d" ~2 J( V8 T
. C# x  C0 k; o* v8 U
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。) g9 B% O3 W& A6 H

) E1 I: U& W" i$ v; E( Y4 r- _* x
5 c: h' S- l: f「我们在 Polymarket 平台的交易最新进展:
& x2 a4 o4 S' _; w. ~9 l; [: o& z! X& _2 h: ^9 h3 T" G2 o
・本金:3000 美元
2 i* @& O4 E  y6 `2 {# r7 r" B# S+ n
・利润:5521 美元
# ]( S: X' d5 L% G6 g0 T$ Z/ V- s* K' @" C! c7 J
・投资回报率(ROI):184%# h7 _! x" \+ N7 S( }; H0 ~
* O5 Z4 @5 ?% o' e- V( q( K
・年化收益率(APY):3951%5 h' F% D/ M! o' v" |) {9 o
, s, `. T. A" n! u$ k% ^8 B1 k
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。」! y; l6 C  X7 c; d

3 v+ q! |" A- g9 g9 B: LSportstensor(体育预测竞赛)
0 A  m+ f0 Z, K$ o(标识:SN41,发起方:@sportstensor)
; \$ ^. ]& E+ g' p" G  J  X5 }7 D* g$ K- {: e9 s
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。
7 q( I7 ]1 B9 @' I1 X7 G+ p* l- b

" I4 W: n( F; @/ j' \( \. 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%。# r! Z! H2 E7 P8 u; M/ j( }- e
7 e9 ^( [0 X" S6 g+ M
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。
* C+ y- r% d9 m  [/ W1 Z' C; o5 S; h, A% r, ~2 A. k
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)。& x* T) z- c( b$ k% E$ \

0 E  n) i" V9 G& q4 O" [7 qAION(市场之战竞赛)
" G4 j) f$ Q: e/ I5 \(发起方:@aion5100、@futuredotfun)
$ _) ^) N9 z5 q: U; L* h% M8 }  C, @5 u9 g' H/ M$ o5 x: p
@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。7 ~- q" E+ I7 w( S- E7 j
# q) Z$ p; [; x  O
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 O! D5 o( l- Q+ l- t: ~5 \4 K5 ?) I# p, n6 A4 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。
2 E2 ^+ o. v: V! {! g3 Q8 r) o6 U; K
% g& i% p2 m) j2 Y- e  ^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。
2 v8 B5 m2 p3 m" R$ r! T3 x/ _" m3 Q! E, k/ h2 w
Fraction AI(多场景 AI 竞赛)0 J1 K8 f( @7 V/ m* Q1 K+ {
(发起方:@FractionAI_xyz)
/ P" }8 z  T% V$ l! l- ^' H5 m' `2 d* {; `4 \% m
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。; c3 j4 ]  D7 m1 T- |

* G" N0 \: k/ C1 k" _3 `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。
0 s" y% V) a  u( t  \% x: G' r6 {- z6 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。2 q  ^, D$ }3 j

+ _) Y  S0 \' q- p- p+ Y1 C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。
3 Y- I5 W8 |0 T4 ~
: j, ~0 N, u) E: l2 }. KAllora(金融微任务竞赛)
  ^0 `3 V) V: `# `' h. W  w, [" u$ S% u(发起方:@AlloraNetwork)
+ X! A. c( P% {# \/ B( F4 T) {5 G
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。
4 q& B5 J- ?9 _4 Y2 B: @8 E6 \. }5 {- e" h" x3 l: 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。
: w, {" @* Q# w% w! B# ^/ S
5 S" E' u9 T" g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。: s0 o- M4 D3 _: y, n
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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。* C) S/ O/ r+ `, Q# T' |2 T' t* b

, h+ x# e# i" m( P( N其他值得关注的竞赛
% F( O/ P- T  F$ x' |5 ^(1)金融类竞赛(补充)
/ ?* P5 U6 {  [* _/ r& m! rSN8 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」。
  o% o: X1 P9 X7 ]( s8 v: k
& d7 ?- e! p. V) M# \* ?7 @7 t, BNumerai(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。8 W$ l- B5 b& N: m& i! D
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(2)非金融类竞赛% q2 n+ W  b* I: W) J( V, J& @. I
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」。  |/ L6 |( Z) R1 a4 K; M: b

# k5 V5 K. e! v& b, qFlock.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。* @9 J1 e3 X' W. n

8 o1 F! c* c) O' y! B& J, T这一切意味着什么?  F1 C8 k+ V) g) |
如今,人工智能的进步正通过「公开竞争」实现。0 |  j. ~: E* K  u

# H% i+ n+ d, d6 w( B. D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。
; O' I* [" [- o% m$ g( c& C- Q5 @2 d" c4 T9 ]0 K
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。
4 p. |# T7 ]1 F9 J* }" \' U" K5 J8 D2 E8 U0 C
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」)。
7 R& p# s- i/ G# T. w/ Y7 d
0 W& L! l" O' b5 X5 P; ?  [, M未来将走向何方?+ j  i6 ]6 g( @1 L1 S2 ?& Q) M
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。
/ g! Q" m4 E2 K# ~( Y' M: O5 S& k7 C$ U5 l: }; w8 F
未来,强大的模型与智能体将诞生于「去中心化环境」中。
; P0 o7 v# t" {. L5 h: e
, T" d! B- N. z6 l$ D  v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。
" o6 F! M) t( N0 F# T( V/ Q# @# ^; J- A' }0 A' a% j  K7 B7 w% L
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 ?- \3 i/ \! \3 K/ M# P- Q$ L最后一点思考& z1 @5 Y! K% G, c( H7 ]
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。4 S1 q8 c. g4 s1 D9 Q2 R5 Q, V$ r9 r, C

' c$ q' L9 J; t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。
; I' C4 l# K  n! T9 ]% D8 m$ d2 Y2 |$ O! f& V9 Q+ n- _/ A8 H& ^6 M
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。
" t$ o' C. X) V8 [8 Y) p
, T/ C1 b, ]8 R7 S" r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」。
4 t& ?# K: o* Z7 C1 r7 Y" T+ i6 g2 L, y
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) e) e2 m7 X1 h$ x% g9 M9 r
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2#
模型无解模式,生存还很遥远的
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3#
足球比赛也是搞起来了,不错的坐等好结果的。
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4#
是挺好的,也是为数不多能够使用的交易平台
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5#
主题回复处广告图案-天策传媒
祝福楼主可以盈利啦,有空我要向你指点一下
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6#
还行啊,现在我也是用这个交易平台
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7#
这个也是能够看看大家推荐的交易平台了的!
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8#
足球玩的都是运气,不管心态好不好总是会能赢的。
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9#
交易平台一般肯定是会选择能够相信的啊
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10#
足球的有些玩法还是可以多看一下的。
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足球专家那也就是啥子玩意的都是懂得的
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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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这次游戏能够赢钱一天的生活费我也满足了。
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这个游戏有收获还是最好的结果了呀。
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这个交易平台我还实在不了解到的.
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足球我只玩单场的比赛,困难的都搞不了。
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这个游戏可以自己好好把握,也是很好的。
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