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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:
; Y) ]' q" e1 n3 J6 z8 d
5 i2 S. L+ I# e. k· 食物与领地
9 y0 m, d" f2 G) }/ |· 配偶 / 伴侣
4 g: v4 ~& e$ h& i9 e, [. L+ `· 部落或社会中的地位8 }; s- t; T* S$ I* v
· 联盟与合作机会
( b. w) l: n" f; r$ K! o9 v% ?: Z7 u: @6 X) O
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。2 F2 u9 k& H' g
5 }- g" P9 I0 |8 w
这一过程被称为「自然选择」。9 t8 `$ I" \2 l. n/ B' A: D* H

# l: x* _; n- b1 l" @7 ?# ]1 P1 x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)。6 E5 N' K1 Z+ t. f: n

+ c$ C% v: Q1 d7 O2 f: Y8 [$ t& r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?
6 q: _/ v6 a+ ^6 X: W
4 a2 ?" C$ T$ z7 Z0 V7 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! e6 m7 z9 {! Y+ B0 L% u( R4 h5 K& Y: X1 r% l( x
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。& L6 X; }" K0 R5 u( C

1 s, j( o5 C* W) Q" |" H5 f2023 至 2025 年间,随着 ChatGPT 的问世,人工智能领域迎来了爆发式增长。
1 K4 L, U+ i1 J  q  T- U
6 B/ }# E  O# O, `: t5 k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。
2 R( Z+ U% j0 R2 ?0 q% u; i! U1 Q8 Y4 D5 E1 }( J8 L/ B/ R9 A
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。( o/ v- p- Y$ @9 O( E- Y  ?

  v; W5 }9 `  n# F1 p8 Q# |3 W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」。! m4 k% a3 q* k, Z+ h' P  v

2 A" O1 _( k  @  xAlphaGo 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:( D/ u# C' c9 ?# b2 n
8 S" T. ~& B/ s& i2 r; ^
· 每一代模型都会与上一代模型展开竞争;
: {; P. T" ^" ~) F7 i7 |1 @' ^( n3 y* h& }& |
· 表现最强的模型变体得以留存并「繁衍」(即优化迭代);
" a4 |* F, W/ w( ~* `1 v
  V# i0 a4 h% k' t" h% j4 u& \. O0 @· 弱势策略则被淘汰。' U' Q3 L" K* w7 y6 u1 {, |
% ^) Q2 K1 f% t- S% r1 Q  d
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。" o4 [/ q, h4 W- f

" R9 ~3 @. h& Q4 W- 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。+ e9 X- V( f3 v% j. b" w
' A' O1 Y1 ~# K7 \4 _; N& I
加密领域中的达尔文式 AI
! g! ]; |+ C: r! V! W. YNof1 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。$ G+ o2 O$ T: R$ h  u2 Q; |. m

/ C5 V& |8 K& K1 x
! b( C( U% `# x* P, a
「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?」

' i- t5 k' Z+ y. _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」。
& P6 S& k( i4 m$ K( s# m( f3 q5 \. @) }+ z7 F7 k3 }
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。% U. [6 m* J6 q/ w0 r
/ i$ C& n( r- V0 X
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。0 Q, k* ]- o* `+ z0 X) ?5 D( R6 `

- i* }- ^  h- V3 I以下是一些最具代表性的竞赛案例+ @) _$ l: J. O
Synth(合成器竞赛)
) W  H; u; `- Q0 F(标识:SN50,发起方:@SynthdataCo)
% O9 Z# @$ x  V% A/ q/ L0 w( Q1 O$ O( ~& S
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)。
- G7 X% p, N. ^0 k
; ^1 L+ }& P$ ?3 `「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。」
+ i+ d3 I% M8 N) w6 z( v% w8 D, C( J- d# `7 Q
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。3 ?% w* A1 [* P  E$ |& j) b, \, d0 Z
" u: y' @" k5 e) V9 t  K, u2 k

8 M* `  ]/ u7 n+ T1 j5 Z6 ~「我们在 Polymarket 平台的交易最新进展:
- R% J$ |4 K3 X) H" o
* ~+ [$ F+ F8 X( h/ ~・本金:3000 美元, s# [. S6 j) _: r
5 u& u# Z) j! D0 x% D" z9 e
・利润:5521 美元0 ~: W: {( g7 p. w. o  i& }7 `5 ~

8 _  Q0 j" k  ^, u# F・投资回报率(ROI):184%# }: V% n1 s1 w0 S. _
( E# ~% I' g4 p. u' U+ _
・年化收益率(APY):3951%
9 n& Y& h" h# O5 G! t  v) D0 s+ B3 ^5 E% M
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 |0 c: Y' L5 k7 k5 I; |+ V* \) Q+ J
Sportstensor(体育预测竞赛)8 `2 r8 j+ F  D% k+ W" a2 ~  d
(标识:SN41,发起方:@sportstensor)9 ~$ K" w9 ^- ~. O9 S

3 E0 _0 V! L' e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。/ ]  S1 z- A9 o

7 d6 ]0 M: n/ _+ n
. u. o, _5 s6 x& t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%。
0 @6 t3 [( O9 j% f! m' m, Z$ H" j$ h, p! 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。
) E# U% ?# ~8 ^  R0 A
" D/ w' T/ k& d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)。; t  @0 n, M- @
; G  p0 Z' R3 ]" E7 |
AION(市场之战竞赛). Q) H3 |  g" l6 o) G. V9 P
(发起方:@aion5100、@futuredotfun)
! b1 R5 _( N2 g, a; n5 ]
! r5 d7 X) s$ C5 r2 H8 K/ A) i@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。
+ E0 F) {! L6 b$ y6 F7 Q+ N6 B
* v8 F% I' B% b8 P% `8 q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。) k% [( V1 s* K) D4 U* g3 ^0 V3 C: Q
- R. `0 [  _. j% x! V) Y- }( 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。
) U! S2 ]' L/ c, s+ W0 A% s, G
2 I$ S  H$ }/ u5 m5 W% g9 m% j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。+ `+ r+ Q, ^% k6 y
; M/ N+ ?- p% x1 Z3 X$ l' F' m( H6 w
Fraction AI(多场景 AI 竞赛)
/ P& J5 g5 l+ U- M3 P* Q(发起方:@FractionAI_xyz)" g: w9 U9 y) y0 j. z* R

1 ~. r& P5 Z) N: U; g( H9 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。  W, G+ Z2 l% T) M

& [& _7 Y4 ?! P% ]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。* _5 g7 J' c, ?- l  e7 m. [$ i! N
% s6 _7 f1 E  h3 E" T; C- O3 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。  p. N; v$ ^0 ]7 I: u# g
* K5 i( C5 D' L0 B; l, ]0 o' |
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。4 l! W9 c6 h1 g7 F
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Allora(金融微任务竞赛)7 J7 w# G) Q) W9 |: [& @. A4 E
(发起方:@AlloraNetwork)' E" R4 y+ B- O0 l
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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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. |5 Z* e! S( B; }) z& e. a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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4 k8 T3 [3 G; Y- P( P3 |* [; O( E& V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。
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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# q4 d) Q# ^" H1 G' ^( O- {* \

9 t7 R2 p: r; F4 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。
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" ~% [( m1 ~% O5 |$ l, W7 j2 N其他值得关注的竞赛- N4 g1 q( |1 {8 U/ x8 N/ Q; \
(1)金融类竞赛(补充)/ V' N! x$ j9 R6 g2 x6 P
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。4 ]& T. }7 ~* S7 o/ K4 N

/ {$ W# b( U' z(2)非金融类竞赛8 g' f& Z# `& b5 H  P. \2 b
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」。
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+ u! `. z8 C4 g4 u7 C# ]/ s" [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。
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这一切意味着什么?! B. S6 H1 o2 H5 Z# J  e* w
如今,人工智能的进步正通过「公开竞争」实现。5 w( L& Q  D) B. `/ @$ T. L. O* \+ X3 {

  I7 c" @0 u6 }3 `' o" a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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: D1 M6 R5 e8 R0 k! t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。
3 }$ N4 Y7 b: O4 @* X$ m5 s* y9 t1 j% A0 h6 F1 L  d1 p6 V& F
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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% f5 r- \- q  u: f4 |( t未来将走向何方?. _8 }  w  X0 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。
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" @+ o$ q7 M6 `% d. {) Q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。9 K* d1 T/ r0 q: [# T
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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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最后一点思考
+ W$ `  x! T% s6 i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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1 e/ |$ S  g; H8 X( K% Z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。
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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。/ B$ L1 D" }/ D6 L- t% s4 k

1 m7 A! E/ s2 H4 Z7 T! P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」。" B- C) T& u7 j7 x/ G5 P1 ]

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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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还行啊,现在我也是用这个交易平台
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这个也是能够看看大家推荐的交易平台了的!
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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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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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