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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:
) L( V0 I/ x& R7 [" ~ Q3 J0 ?3 z1 i5 u: Y
· 食物与领地
) A4 }5 q* f9 v/ t ^· 配偶 / 伴侣
3 z/ Y3 g" e' L' p9 s: X, Z& z# t. h· 部落或社会中的地位4 C* T; V! z9 h, X/ K
· 联盟与合作机会8 Q& E4 E% q& e, i
0 I& |5 ~/ f7 v$ T
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。
D+ M6 k( W/ O9 t( P0 o0 M, T n G7 l: A! w/ V
这一过程被称为「自然选择」。# i' }# o8 N" j+ ^; k+ q
, P. k/ S8 H. F+ T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)。
" ^# I0 ^5 e& z% X
' r! `8 [) V5 y& k2 I, V Y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?
& [7 z {' O# R) s0 H S2 j
$ v, [ {8 I' r1 j6 j; Y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。1 R: d5 o& B! e% T1 ^7 P+ k
1 T# ^' g- U4 m' A5 k" Y5 Q
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。* R2 H( k6 w) K/ F
7 W# B$ f! r1 Z! p8 v2023 至 2025 年间,随着 ChatGPT 的问世,人工智能领域迎来了爆发式增长。: N- U7 _- j. F1 Y0 B& f7 v: }1 H
$ R, B) W% F9 G- j) c1 d" @
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。; f O. _. g" B6 M9 V3 E0 P! k
2 J1 x& Y0 @7 y
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。
$ [" S3 B7 d1 W# |# ?
+ _% m* {* d) 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」。
! I4 u9 n4 h$ R( v( D! A
; B$ M6 }* A. Q$ {' oAlphaGo 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:
1 d# X8 j# F } n$ ~1 r U) ?) s- f4 ~9 P2 R P3 n" N1 N" x
· 每一代模型都会与上一代模型展开竞争;
" P5 f8 _& c+ p& K$ \2 Q+ ^: g" D' r. D3 d8 O
· 表现最强的模型变体得以留存并「繁衍」(即优化迭代);
- q$ E4 i! F3 O, p2 G w$ f$ y H; x6 T6 i6 [5 E" C2 T) O. z# T$ B
· 弱势策略则被淘汰。! Z; t1 _/ I9 _& V& ]0 B
+ h+ w4 l/ i" y' E9 H% j
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。; P% M! P) D; `+ f0 j
6 \1 c2 a0 t# n1 G7 T$ q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。7 {0 v( q* u( U3 W
7 G# X4 }! U4 w9 e+ W* S; m
加密领域中的达尔文式 AI
# [/ D9 A6 G8 D# k" t. c! L. qNof1 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 Z$ L6 V/ T* P$ B2 w/ A3 b( c8 q; B. c# o
1 B5 N" ^. x2 G, 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?」 5 z. S4 d) L6 R/ ^% v) b# J
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」。; [* l1 K( m! w
0 H; n5 j" p$ z0 `3 i5 F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。. e! K+ b8 ] z. s. e$ e
: K4 o1 F6 m0 @* n% z0 |( Q" h
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。% f# x% {! P+ h
3 W2 |4 p5 i& f; a$ u* i以下是一些最具代表性的竞赛案例
. T5 v; I5 n8 y# I/ kSynth(合成器竞赛)& c) ?- E* r9 k! ~
(标识:SN50,发起方:@SynthdataCo)2 e! ~! v8 s& K- y* Y, z* O b
8 C/ ~: d; x5 h, }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)。
0 k9 z, |* ~9 S* V- k( c D' y6 H1 B. ?2 b3 z
「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。」
+ i8 n- E2 h) K# J u9 X! U# P5 g7 E. D; C; w* Z
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。
: B3 X5 }/ S9 d/ p( a/ C" G
8 @' P8 \2 S; {1 h. W! x' j; ^" v Z* w6 Z
2 D" m5 ?) a# \# f f「我们在 Polymarket 平台的交易最新进展:/ V9 W4 w) z' W F1 F6 [+ v
) ?* h) I0 F" v+ T
・本金:3000 美元1 |; D4 l* y) c; i$ x; t
8 f3 P! [; |0 T7 A6 E7 S3 p! A1 V・利润:5521 美元! g9 B# o, Z! b$ P
1 ^( q6 }' O+ M, h- B! @・投资回报率(ROI):184%; w* i" H& D( u. }6 @
+ V- J! i; E& q; [
・年化收益率(APY):3951%; O2 c; J& M! x9 S3 U3 l
6 @ G1 ^# {0 k ^9 V% R6 f
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。」' a- `& h9 a7 T
; m1 f o0 d5 `. ySportstensor(体育预测竞赛)6 H6 Q: i) y8 X& s( {% A1 [2 w. n% |
(标识:SN41,发起方:@sportstensor)8 v7 L% h4 G8 J& }, \, I2 O* K
% ^$ g+ W+ [. Y" u- U
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。
2 R7 W" Q; p( a, i ~. R' o% B" W# e$ _9 f3 D
: C. |- s j$ ~+ m2 z* M
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% J7 p! J" C) w
' a" F# h& h9 `9 y- \+ ISportstensor 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。
a2 m' j( D6 P2 w8 ~) B4 q3 S) R3 o+ ]
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 U. | n; _0 V( R. d u ]
% v; D7 X" r3 T. ?2 m/ S" W3 fAION(市场之战竞赛). s0 y5 i {) V9 ?& ], j J
(发起方:@aion5100、@futuredotfun)
2 Y4 r* M6 S2 h5 I7 \( @% p- y8 I: B( q
@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。* k9 G- R) Q! U* s% i
! Z" X3 c) L: ?6 g e
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。
2 ]6 t$ U* \# r/ R7 _
- b) Q: `9 F! Z; X/ T' r8 H- q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。
9 v) \; Q* S3 Y/ f u- c7 N
! e% l" ^3 m! j. G. @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。
3 T2 K* ?- ]) S# y
+ F) y9 `0 T1 bFraction AI(多场景 AI 竞赛)
$ U1 y1 t% I" g(发起方:@FractionAI_xyz)
+ e6 N4 @, D4 g* T8 B& h
" _8 N% @, E- y$ q# v( ~7 u; Q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。
; s% c# u9 u, q3 f; C6 q: T7 e" k, ^0 Y$ C/ Q- i, @4 r) v, ^3 C
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。" b, P2 x% _6 S; q$ i
/ j( w% p/ Q% |" k: \: q5 j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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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)& I& h/ e0 ^. V/ O- R
(发起方:@AlloraNetwork)5 A9 o1 D# _# p( k( I* @
2 f3 |5 ?( ~% A: j/ F& {: mAllora 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 $ALLO 代币激励。
2 v& s# D9 U7 {5 y5 m b/ v
: c# V/ E, Y2 s9 y9 d该团队拥有一系列深入的「动态 DeFi 策略」应用场景:通过应用 Allora 模型,让 DeFi 策略更具灵活性——在降低风险的同时,提升收益水平。# b6 F& R* }, h2 Z1 d
& N3 O I# `5 A: ~. Q例如「ETH/LST 循环策略」:会预留一部分资金用于捕捉「做空机会」——若预测模型显示价格波动将超过特定阈值,策略会自动将 LST(流动性质押代币)兑换为 USDC,并建立空头头寸,以期从预测的价格波动中获利。9 u5 V8 i; C2 W' V& w, ?
! c$ s E' H7 v$ q, @, _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。( F; c5 n( b! W' L7 ]
1 m3 c6 [ U; K4 a' r& R. j! ?其他值得关注的竞赛2 \+ ~2 E2 v; _( N0 @
(1)金融类竞赛(补充), V, ~' b- S( w8 A' ~) I
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」。# \" S J3 A# [( p' `& X) L' k
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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 m. R( v! h* K( E* h
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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) j2 b H- C, mFlock.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。% x7 h8 J P( {) g/ {. K% Q
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这一切意味着什么?
; t0 J+ [# A( h9 K如今,人工智能的进步正通过「公开竞争」实现。+ ~9 o$ @1 Z/ M4 @( k- j% U: x
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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。. K& x p) ~ [' i$ e
: r1 w2 k$ K" E Q+ C7 B/ @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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$ A0 S( r2 }8 u0 ~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?
4 S; c: j7 S& P! P+ {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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未来,强大的模型与智能体将诞生于「去中心化环境」中。* }& U, j/ z6 N6 L0 Z1 o! d' l
% q+ g9 L& r1 @7 F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。
" l5 e) y8 `0 P/ w7 x& y' a7 d
' c. Z- U; D' f: o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2 o8 S: F, R1 A+ `6 b! e
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。1 y5 N, r4 v, f! E' N+ @
; s5 I7 j) v7 O0 `* ?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。' [+ g& {! k. s3 k0 Y
' k; `8 i& l8 {5 O) z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。
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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」。0 M& B! s' D' v# j( n( @$ W. H
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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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