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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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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:& a$ @, o7 H! O! Y  d" G' z( j
, h* d1 @7 M) ^* d5 p7 b+ e
· 食物与领地/ K" y6 B+ f/ E7 c
· 配偶 / 伴侣+ M0 c1 Q" |9 R1 q& @* {1 [
· 部落或社会中的地位( x  u/ E4 ]* {$ A7 d  k' ^, m
· 联盟与合作机会
% D3 ?  Y$ W% }4 \4 r
( o# j6 e2 b. h3 c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。
: C! E( f' M& N. L) N2 f  b( [' T' @4 @7 M
这一过程被称为「自然选择」。
& {& C9 B5 [$ Q& H& e* [+ z3 G* f0 m' P1 A( d0 T& k
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 _3 M" y+ Q! N8 r" [/ p; \$ k6 D: [/ P$ h6 ~8 T% K3 y1 b
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?
; R6 G# \& X* V' C# e6 t1 j3 c8 J" @
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。. m  [$ n- f" W: g
. X" z! ~  S0 H
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。
" _0 G* A% J% Y9 \* m8 g5 }" W2 Z( v3 D, ~0 ~
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。* X. w/ R9 Q8 M$ I1 y, `
8 h) x/ S; R! h' 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。; L( U0 ]  H1 `. I1 {
$ u( x& T6 O9 F' S9 O
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。. g1 |5 Y7 ^, _) A. N5 `; Z

, M. S, h! \& s- R/ B" c0 d+ J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」。
/ P0 ?. n) h, u" h3 X8 v1 M1 a# B6 A6 ]4 {: {, K( `# v
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/ c5 n) Q! Q! g7 m) W1 n$ T4 n; `- s; V- k
· 每一代模型都会与上一代模型展开竞争;
  N2 {5 L1 E: D% a+ N" E, Q& n+ j% q1 g$ \* l# @
· 表现最强的模型变体得以留存并「繁衍」(即优化迭代);; s% ?) H( o0 j6 S

  g& j: G! t7 S8 Q( w% P+ r, ~· 弱势策略则被淘汰。6 @$ H3 s, T( J9 @  k

+ s% N8 G" H3 [+ K- ?) C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。
, ^( ~2 e* N# j) I4 |9 c6 x! A5 t# }7 L1 j/ S$ a
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。
) _) b3 r& g( y( z( y7 I( r3 u  q) r
加密领域中的达尔文式 AI
- f- u0 ^7 |0 Z  _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。) \. U& |  p; B9 H: x

. P5 A3 c- {* G
' T" G2 S2 b- I6 V; V3 n8 o$ R
「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?」
6 q- G3 O* T/ h& Q
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」。
, [* O! Y* w+ B$ W" L* D5 B6 J
# g4 Y7 B9 u' q" T5 ~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。
- m1 p: y3 P$ m# ^$ a; S3 t  o0 P2 |, s& n0 T* B
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。
& _4 g. q. r- v/ l% ], s  ^/ W: k7 c; U5 v
以下是一些最具代表性的竞赛案例& \$ m% Z. z& ?
Synth(合成器竞赛): ^7 |. n3 |- w; S" J) i, Y
(标识:SN50,发起方:@SynthdataCo)& B  E* `7 }) `, _+ u& v. Y
+ Z- D9 ]5 X$ X8 t) f2 a2 p
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)。
1 _% p7 K" ]) l6 q" O  h  |
! a9 r8 D4 \" I9 t2 }" R  d. I3 T% U+ 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。」9 a' c" \8 n9 e2 b8 Q
1 ?0 A6 V* A  R2 ^1 g0 w6 ]) i4 J
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。. w2 c/ G( u! @7 G& X, ~# x5 D

1 n& s# O* x* V  l/ Y
. \7 _% r- H+ ]3 V4 Q# a「我们在 Polymarket 平台的交易最新进展:9 g: v; i/ H* }
+ h  o9 u4 p3 J4 o: V# t
・本金:3000 美元& W0 G% y" R- V

/ u* K9 L1 m- w0 E・利润:5521 美元( ~% z* v5 _" E0 z

8 d, q% T  M: C・投资回报率(ROI):184%9 l0 B' Q6 n6 d( G  s5 d( O

9 u. K, W; q( i0 w1 Z3 k' a・年化收益率(APY):3951%$ C9 j: S- N9 f8 z- F" H( r2 m

2 w# @# J* _& O) [6 a7 ]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。」5 |1 n( s1 n' j( ~
+ C9 S/ c" E/ O4 I- Q. |, G6 |
Sportstensor(体育预测竞赛)
( G8 L$ P" E; T" B2 r(标识:SN41,发起方:@sportstensor)
2 `5 c$ T+ c  r. B- y1 L9 u0 r9 ^! B
1 o# G. M- r; {! Z; P; d' p% f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。3 ]' ?8 k& I1 q" `* A
/ i3 Y( q0 {$ w, A. ^) j6 ^- o
9 y7 n3 X! ~4 g& Z9 D
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%。
. A- t) O: D; ?% Z( Z' h5 j: G& s7 \3 i2 I3 X+ n
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。5 i) m- b8 O- g' F( T

8 v, e  q: X8 W4 f: A  I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)。$ a$ |' @% X6 _/ l6 P# ^" p9 m% U
7 A$ J" @. ^/ B# b
AION(市场之战竞赛)
" a" U$ i# e& c(发起方:@aion5100、@futuredotfun)) j: o* c; W& c# N. O  y

' @# x) M7 y/ j. t@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。9 q1 |) E' W5 k- e+ e/ ~7 ]# V" d( I

+ s1 T: y; [+ H! E# O; v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。
" C5 F# @% a6 I5 S3 P4 t! s
: S$ `) s) H  R" _: _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。
8 }3 V! W8 Z6 @. A, e/ x
! _3 y: i/ C( V1 `( ]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。/ _- a. g" T/ e$ K' ^- A. ^
! `; @& J/ N. S, g; b8 _
Fraction AI(多场景 AI 竞赛)
, i4 @! g1 m/ d. X% a(发起方:@FractionAI_xyz): I+ }! K+ j$ G6 ^7 Z7 ]

3 v- l; a" N  y9 a' Z$ A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。! J  ~2 E3 l, a( e) n: g  n& k5 k

1 g6 y3 R& x1 a; O9 K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。
% n, O4 Z- P' U$ v! j6 I
( K* H. g6 n( |3 f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。' Q9 U$ v. ?/ I# ?

& A- A+ E9 n# o3 g5 ^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 f  P% _8 Q/ G3 S' [3 M! |/ e

8 a1 f# {0 A+ a( h" ]# L$ X2 pAllora(金融微任务竞赛)) [9 \$ c' j2 y, _. W
(发起方:@AlloraNetwork)' t" d+ M4 b3 e4 v% K
2 y4 G0 K( L8 ]1 S6 X
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」。
5 A" D6 B5 t) t" N* ~: u$ g
" t' R1 @: }4 ]+ ?. q) K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 r& Y8 Y; t

2 A" \* g' A- T0 V0 g) h2 B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。
% A& A: R: U" U+ z6 m8 D% j; X, @/ ~, D7 p0 f
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。4 E" E0 q' Q& O

4 e1 c  ^0 E8 d1 z8 H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。' ~& d2 S9 b' }6 U: e/ P

0 W( t- o% H' i$ _3 L: F其他值得关注的竞赛+ t4 t" A. L7 |$ X& T
(1)金融类竞赛(补充): A+ I) n- Q3 Q2 m7 e: b, E7 r
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」。
6 _, h0 d! F4 d4 P2 ?; ^# c! l6 Q5 [) B# Z7 X
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。
$ D0 \% z$ x  i2 o% E' A6 X* V+ D3 T# y. {1 Q9 H
(2)非金融类竞赛) f, s& f& a. w" ~6 t
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」。. y/ s: {1 Q8 m4 ~
! L7 k$ @5 K+ x6 w& U4 J; ]' Z  M
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。. U, R0 f. B6 f& y& G1 L7 y
( G! K! C" G; I% [  ]' X# b" D
这一切意味着什么?
1 ]: u; ^& o; u. f# h如今,人工智能的进步正通过「公开竞争」实现。
1 D; _; ^& z. h6 A9 T/ z
) q- h" A7 f( l) L0 u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。
. _' n" ^9 q+ q8 o) E
: t/ x# ~( R( g; F5 ^% |6 J$ e8 e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。& I( O/ a3 K1 N

6 `' ?/ R7 D: J- T" z+ z7 U. @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」)。
, N- }+ _* i+ V" z: {
$ a- [! O% v0 f  b/ K未来将走向何方?' L6 V* Q6 m" v( ~* b& l# 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。6 Q3 @, [# w, G

4 w; x( Q' i  K. G0 {5 H: H! N4 e未来,强大的模型与智能体将诞生于「去中心化环境」中。
1 N2 E+ ?: s  @6 b* N, N# s+ k* n% U: {# 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。
. Q1 n. i; i* z& v  ]
. v+ |- _& D5 ?; n6 U7 R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」。
2 v( x* E, S/ y4 \1 d) U, A& T% o% O; k7 j( [- ?4 i
最后一点思考# L- i  S3 b# v: v
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。
" @% P6 z  I: k6 F; O, i
! |! \' T2 \( b7 D2 B8 r& x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。$ f0 j( h& b/ u/ b) b) u
$ F$ H1 T8 u( I- j
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。
! u" y8 h$ ?' z) @& t5 g( n0 C* v; M* V4 Q/ K
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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模型无解模式,生存还很遥远的
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足球比赛也是搞起来了,不错的坐等好结果的。
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是挺好的,也是为数不多能够使用的交易平台
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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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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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