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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:1 S5 T4 @) q) `0 o3 S
! E0 V1 A) u% S4 ~
· 食物与领地
: R' `' [* j& G* ?: A7 W· 配偶 / 伴侣
+ I. m( d$ ~- O6 o5 `$ k· 部落或社会中的地位/ Q' ~0 w7 J) v Z' t
· 联盟与合作机会# x; C' D) v! q5 c
! s0 i- l5 k4 y% g# D( t* 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。$ T( ]% {& r2 ]: }0 A2 e
* K. I0 V6 Z. }: f6 y8 g w这一过程被称为「自然选择」。% I5 I3 L" `- h q, h% e* r
* m% _# I% f+ H: j' c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)。& ^( H& K) g2 [! p
# j- ?- z' t$ n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?5 n. @2 g* y" V
G& z3 d4 D/ p9 T1 w
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。, E# A5 }+ P. _! q, S2 {8 W8 l
2 _$ _* n# e0 C
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。: M3 g" N' { l2 }
) D' }. [2 Z# E/ ^( E L2023 至 2025 年间,随着 ChatGPT 的问世,人工智能领域迎来了爆发式增长。
9 z$ G, ?7 f7 M
( `* V/ M* ~& Y N( \" Y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。
" {1 Z% u" e, A1 r- I2 Z) I+ a* L4 W5 C& A0 m
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。3 |. s3 Q, a6 P. ~) u6 d7 k4 @
0 T3 k T% _* W$ a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」。7 N0 ?* [+ d+ V/ _: R
; V. _: c/ q3 F7 T0 J- U0 @. ~/ ~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:! q, @0 R% f5 \ ^: m
& k3 c7 e& U' c' d S) f9 Z( j; q· 每一代模型都会与上一代模型展开竞争;
3 C: {6 I6 U) Z1 _# _6 Y6 f: f8 [6 D( |- R$ {. k z
· 表现最强的模型变体得以留存并「繁衍」(即优化迭代);
/ e! h' f- w/ Z
" v" A# S/ [% R6 t ~· 弱势策略则被淘汰。
) g5 N, `1 n: ]/ n% v) N X/ h# X3 C/ M! S, h% h+ |$ L
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。
f$ c+ f. B* e# q
5 |1 I$ R: R A1 ~* R& n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。
' ]5 e, I9 X2 ^/ Z9 |( C
% I+ Y, m) }7 m+ u. N1 @4 w加密领域中的达尔文式 AI
9 @* r e! I- TNof1 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。2 D/ p# T* Z6 p5 z6 c; F+ s2 A: i
' v' s5 _: ~" }
* }: O- F) p! q* T3 v1 m
「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?」
: c) [' X7 C. f& C+ J9 c2 k9 A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」。4 d; \2 @( e/ K) f
0 x- K. H, K+ w2 G
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。( i5 O! A: ^) [0 R4 G
9 Z2 P4 x, q0 M& ^- s8 @3 `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。
9 h, }1 l4 J' p- ?6 p; ?0 T! x3 ^9 h+ P l
以下是一些最具代表性的竞赛案例
: |0 h! @" ?, r% K* pSynth(合成器竞赛)
$ S( [ g, E" X(标识:SN50,发起方:@SynthdataCo)
+ u, P) L4 ~6 K% ~( n; d7 g. x2 N: Y+ c) d6 Q7 J
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)。
' A: n" ^+ m; K$ x( `5 c0 q. o+ S. e; V$ o5 [7 t
「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。」; o' S' d2 Y* t2 x6 g
. }$ ^9 y2 r2 x0 {$ u4 W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。
: a* M" V8 X. u
2 X( m" x2 v6 t* t* Q( K4 _4 [
6 v* L; T' a' g; S4 P* {% E( z「我们在 Polymarket 平台的交易最新进展:
/ v+ X* N+ \* {1 T3 I9 g7 |" c9 k" \, F$ r" ^" i
・本金:3000 美元, }7 i: Z* L0 u" ~ \0 z' y5 |3 u
% {0 M1 Y) v& ]・利润:5521 美元
( @1 y% ?. r: N8 f l; j' K1 s; ]# {" `/ |. p
・投资回报率(ROI):184%0 R. D2 `- y |4 ~
F+ h* ~& p/ z. Y. X3 a・年化收益率(APY):3951%
1 R: w e& [# h+ [! k; F& x5 B1 ^. _
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。」& L& r2 Z0 t& m; v% {, m+ w& M" m8 y
( c3 c; {" @" @2 P4 M" w0 z+ p
Sportstensor(体育预测竞赛)# Z' V4 u+ }1 I! [+ U% M
(标识:SN41,发起方:@sportstensor) L( x* G+ x; v. Q" f
) y" k2 s8 e" C! J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。
$ f- X( \0 z" N; Y
4 e/ F$ ^4 y3 }2 c) C1 ?! X$ z' d% [% b& U/ k$ n" q: f6 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%。
+ ?* V# I7 D5 d5 e- F! q" Q
2 f9 N; R/ s: \7 cSportstensor 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。
) k9 ^# }1 Y8 I# D" O7 a, g- [8 Y) h. j- v* [: }- N
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)。
1 ` f1 {& j) @& ~2 @6 a0 r5 ?9 L1 i9 y0 e9 V4 \ O; V W
AION(市场之战竞赛)& o. h1 x! e) L% i) |
(发起方:@aion5100、@futuredotfun)
6 a9 U g$ Y" m4 E* [1 X# j
1 g) q7 l( J9 l2 I# a7 \@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。8 G* G. a) Y( N' b8 R6 t
( O- V2 k6 r; e! ]$ E0 l+ Q% W
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。. K8 _+ J, n. p
- a+ h7 ^% N7 P% [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。
& ^* D0 k/ ~4 L( \- o4 H! @! _- Y4 Y$ i& A) _
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。
* q/ B) V, W, |* c4 J& ?$ D' u1 g+ l( E6 r
Fraction AI(多场景 AI 竞赛)( K2 x; c7 h7 T! a
(发起方:@FractionAI_xyz)! ~ r. g$ r4 w+ i0 l: B' s* U; S
2 w9 N" f: Y w+ 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。# [" L m5 e+ l
) r+ R2 l5 M; I
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。! W# P7 o3 L8 U$ P& ^3 H
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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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; X( H/ K: s) j0 U3 z# B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。
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Allora(金融微任务竞赛)
% R, J0 ^8 x1 K9 w! O. D! v(发起方:@AlloraNetwork)& @8 N, S4 y& s+ A3 r$ r- N& F
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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」。3 B u+ B2 V( r& W
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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 $ALLO 代币激励。; u* V) I) Y4 @: j
6 P4 s6 V/ l8 k8 P& v& A/ M该团队拥有一系列深入的「动态 DeFi 策略」应用场景:通过应用 Allora 模型,让 DeFi 策略更具灵活性——在降低风险的同时,提升收益水平。
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. k/ z7 S% M# M) ^) j% K例如「ETH/LST 循环策略」:会预留一部分资金用于捕捉「做空机会」——若预测模型显示价格波动将超过特定阈值,策略会自动将 LST(流动性质押代币)兑换为 USDC,并建立空头头寸,以期从预测的价格波动中获利。
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关于 Allora 的一个有趣细节,Allora 将采用「实际收入补贴代币发放」的模式:例如,原本需发放 10 万美元 ALLO 代币 + 5 万美元客户收入」的组合形式,以此减少矿工可能带来的代币抛售压力。
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其他值得关注的竞赛' w, O* A, S2 U2 P
(1)金融类竞赛(补充)
& C8 R H% u G; O! U+ hSN8 PTN(发起方:@taoshiio):该竞赛旨在从全球人工智能模型及量化分析师中「众包」高质量交易信号,以超越传统对冲基金的业绩表现;其核心目标是「经风险调整后的盈利能力」,而非单纯的「原始收益」。& G) W, K( r5 x1 w2 |
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Numerai(AI 对冲基金)(发起方:@numerai):这是一家由人工智能驱动的对冲基金,近期从摩根大通获得了 5 亿美元资金支持(即摩根大通将最多 5 亿美元资金配置到 Numerai 的交易策略中)。该基金的策略核心是「机器学习模型竞赛」,强调「长期原创性」与「经风险调整后的准确率」。参与竞赛需质押 NMR 代币奖励。截至目前,平台已向参与者发放了超过 4000 万美元的 NMR 代币奖励。
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(2)非金融类竞赛- S8 g; `* D$ {: R
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」。3 e4 D" ~+ N$ b V7 b9 U# u3 Y+ i
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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。
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这一切意味着什么?
% f1 d: V) K7 I$ a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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; k! G; b( [2 ^, E: P& }3 `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。
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' M; S$ Y+ B7 D7 e2 R4 d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?
, ~8 j* U" h% V( Y8 i, `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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# `( p# a# R- w! R) ?3 ]未来,强大的模型与智能体将诞生于「去中心化环境」中。" D! x& t. I k1 ~5 _8 E
* M5 M( `! E/ R+ K5 u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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7 q7 B a6 w; D) I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」。+ T" Z( g- S, a7 p( {8 e) `
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最后一点思考3 w7 c6 G$ d% t8 I' i) A! B
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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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。$ n$ X& \# q0 W
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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。2 j q0 F N: [" V
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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」。) n! M5 i% y' N) @% V T' G) K/ _
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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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