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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:' [& c7 h$ [) T( Q  {6 c3 l0 W) B$ k
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· 食物与领地
; u1 ]0 p4 X* y) r% o9 z; K2 S· 配偶 / 伴侣' R! P3 A% {' x, p8 v) o  n1 ~' `# @
· 部落或社会中的地位! \' c" d3 d1 T6 F0 o
· 联盟与合作机会
5 ^$ }' b* O/ y8 Z  r% W  Q
+ R- m; I7 c/ R$ q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。
7 c9 U7 m0 S9 R& P0 R
- p' d; b( C+ r; H9 \. h; z; B1 ~这一过程被称为「自然选择」。
/ L( k4 b% A9 L  h. F% h
/ `" Z7 u' W  A5 l: ^6 O% I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)。
; J3 i" ^; J4 o$ W) Z" f7 q9 m+ z, d4 l
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?
4 K4 {3 W- f3 B: ], \: X% _$ @% l. k5 f3 ~/ D
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。5 J1 X+ l( W  p' B# d- I6 y4 H
" e) D4 E( ]% [8 m& W
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。
! q, _' b! M4 H6 @7 F8 b$ p. z) Z" b! y" q  Y+ f
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。# m% g: `3 ]$ e' l' p2 l9 _9 w

  L1 k* m/ Z7 K5 y9 Q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。
( J. J1 g: ?7 c: v$ h. N9 Y. Y  Z* w3 `; S5 t8 i! }6 S+ g
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。
' Q3 i% a* I0 g6 l2 S' t" t5 h5 H0 W) G3 D2 D4 e' [
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」。
) s( m% {6 ?' f  B% n$ h
; p8 W9 {. _  T+ O2 T  @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:
6 ~6 e. p; O+ M2 S+ x! i: n' I& t! G+ d4 R. c. V$ @! V$ M
· 每一代模型都会与上一代模型展开竞争;
! F7 O" h. S# g# O; n
5 N! d. I" P2 H) Z; }· 表现最强的模型变体得以留存并「繁衍」(即优化迭代);
- A. c6 b7 T' J8 J' R4 \! S1 T8 Y+ s+ |& Q3 U$ Q# ^
· 弱势策略则被淘汰。. L4 D& e3 L4 s: ?
' m) \5 p% f- w4 ~6 l9 k
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。
% ]( n6 S' f- ?5 ^# V) C' N
9 f' H$ L( u# z8 G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。
$ }( J7 U, w1 E; [+ z* e* [% q
' P/ N5 y5 o+ r% k* H% X1 M加密领域中的达尔文式 AI
  |& m6 g: Z2 @$ Z4 X) B6 o, d7 BNof1 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。0 l3 ~+ b6 U: d( r
4 @6 G, i* w* M, Q1 [( r8 _

  Q# F, c1 ?5 V% v7 y
「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?」
: e0 B+ X7 E  E6 @% ~
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 _; |/ m' F6 [# Q2 d# i5 e9 U3 J+ g6 V
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。1 r+ m: `4 v6 v8 X/ [1 ^9 R
5 ?& e3 D2 `! u& g( ^
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。$ U" H. z3 X" g: q; }  Y

  Q5 y! B8 t2 Z% i, u$ v5 V以下是一些最具代表性的竞赛案例
4 @+ R. P3 N( D1 t+ H4 KSynth(合成器竞赛)1 Z$ q+ }1 t; O. z7 g
(标识:SN50,发起方:@SynthdataCo)& Z5 j) C2 T5 s% I' h$ D

2 t/ e2 _" |3 r( Q4 u3 h4 c% W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 T* `/ J$ l* x
, i- _+ v1 O  J* u( }; 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。」
$ Y, b* Z/ O; N0 N8 p. S. [9 h, y/ h9 ^  [- G% A" X
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。
& Y1 z) ^% ^3 i4 U$ e- d: [4 j
- F* e- a) K4 s/ i6 I5 w
" n, X/ ]4 Q! m2 u( |「我们在 Polymarket 平台的交易最新进展:6 [2 F8 H9 m$ N! y: Y; s
8 r6 L0 {" \* w) r& q: x
・本金:3000 美元
! t. y: f0 X4 A. M0 h7 F8 U
( Y( N/ k% D! U+ t- @7 P5 g) d: R" o& I・利润:5521 美元, a7 O$ U: d$ E8 H
' j. l1 X$ P+ i* u! j
・投资回报率(ROI):184%
9 n8 W. x* U4 m% I5 N3 _( z4 l0 j( ^" y
・年化收益率(APY):3951%
6 a9 k7 _2 ?( Y; V* R
- r! v2 A! G+ j6 b( [& H' l$ ^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。」
' \* B& `  w: v/ j. P2 ^8 L8 e6 z" F( V
Sportstensor(体育预测竞赛)- l8 {8 y; a/ k
(标识:SN41,发起方:@sportstensor)
: `9 V% k$ L; y; [: p. S+ y
* e" y9 E: S3 ~' m. H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。
) H& e- j5 p+ ~/ ]0 ?5 t  ?# I8 T% q. t# w" I7 ]% c: q' x, e
5 ^4 `( l. e0 n/ r) _
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%。
7 q4 z( S5 q, |8 a# J4 N+ v1 C" E( c: C9 R, w% u; m2 u
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。
4 `& G6 s# N, M- B
- [) l8 |9 ?' u, T3 w) O% {! G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)。* U& H; Y" @- ^1 u
/ W$ ~7 v3 b2 e8 }) j
AION(市场之战竞赛)
  [9 P' N% A4 x3 @, p7 \8 _(发起方:@aion5100、@futuredotfun)% _1 {6 y+ G5 k' q: k% B$ i! V

. z4 e: w4 G- q: b  X@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。2 Y! M# U3 F6 k

* O+ P' f# R( N: f& `, 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。: d- j$ I( p; w9 ^7 v- o& g
! K- {3 o0 G4 |5 v) h! L* u0 m
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。( ]# y* O3 S4 f* t! {9 j

9 V9 i  _6 k# Y2 m& T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。
1 }# X( r4 E3 l
0 h/ [% ~. V4 V) yFraction AI(多场景 AI 竞赛)
+ w$ d4 p3 l4 P" j! i; V(发起方:@FractionAI_xyz)! L0 U! Y) s; Z1 e* L! d% M; q

* g' R+ g% ]7 ^( M1 x6 g; ]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。
+ {+ g' T6 u2 ]7 |/ R1 G- s0 W- p. r, ]+ K' |4 a. e1 y
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。- ?' M- f$ G7 m; b
8 i; O) A5 A- N* I9 r
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。
- R9 s* [0 P1 M7 {, L* n6 q9 q4 i" F9 ], q- Q6 I& E0 D1 ?- P" U
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)
. t( r& c2 H6 m; P$ u(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」。
6 e' X  @, y, d, D7 ^( F1 n" z- g; ?
$ r9 U; M2 e; L( t* H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。
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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。" y% [  e6 A0 |

& \4 e' u0 ~& S- j, ^: c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。; h! n$ t$ |4 o! N" M. W8 j/ M" S; ?

3 H1 o4 W$ S$ ]5 r其他值得关注的竞赛
4 f6 R) T1 j% b  o! u8 J(1)金融类竞赛(补充)' g4 R5 t6 @( K" c, `
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」。
* m& G+ S, U4 j6 j$ l3 ~& {2 J
- k' U' |9 _$ Z+ v" ANumerai(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。# ?( s9 }/ j( ^! J2 O8 G; I
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(2)非金融类竞赛7 u0 H/ ]' ^$ ^2 o- v; p- T& z
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」。
: O2 y) O( q) W( R( K; S; }- w7 z- h0 l9 n& Z
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。
* R9 F  z1 }" A% P/ F( K8 ~0 Z% t9 l+ i: J/ P
这一切意味着什么?
5 u' v' u) l( ?" D0 p如今,人工智能的进步正通过「公开竞争」实现。3 w/ S8 h4 J# ^  I* }

* N+ Z" ^2 S* D' D6 n5 e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。
& X* b8 M2 d' h- z
8 u4 `2 z- X. V0 O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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& w; W% u& o% d- u1 t! p( I3 p" c) @/ 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」)。! w) w, v8 B8 B5 Q3 c5 S
, }0 f$ `) I% X( Z3 U* T
未来将走向何方?
' u9 C" B/ Q% `4 ^% 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。
; m8 S' C9 H- W+ z1 ^2 L
  u; u* k* H; m( [6 q' C4 q3 L未来,强大的模型与智能体将诞生于「去中心化环境」中。
: D$ v( ^8 O% S0 L( W! w9 [8 a  y- k% 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。6 k, X2 ]5 \* V3 Y  p
3 q, T4 ~& R; W) z7 C- n9 `
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」。! w9 Y! Y& a/ z4 A# ~1 C

# U1 \7 t+ R  @0 }2 L8 a% S最后一点思考  {$ s, k" f; F& N* V" R: \
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。
$ [3 g$ \3 ?& w0 z+ D; T+ e, d
% X5 S  w+ e! g& g% D- 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。$ s6 T, K4 S7 v; G/ x& k( [% g" }

0 B1 n$ J! q4 x$ ?/ O) i, I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 E3 C8 N7 Z+ W% V+ T$ i0 l
  t  ^+ V8 w8 e9 E" r$ j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」。2 J. l+ f6 R' L5 Q

8 _% L9 }) W) i0 @: D( F3 B# G7 @" y. S( [; J& q6 J; t

9 b+ w1 ?3 Z8 F3 [& c# i4 I
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; k! t% |' {) q1 Y+ r- m4 e0 W/ h4 ]# p
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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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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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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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