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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:
5 z9 [" t/ G1 v# y/ ]( ? V7 a8 W7 w8 e! B0 B# m) t
· 食物与领地
. X# S2 I4 ^6 C· 配偶 / 伴侣
* T- g# t6 U k6 j· 部落或社会中的地位
- x* X+ m+ n l, Q5 e· 联盟与合作机会
& v$ t7 G) D; n( S- X* Q* ~" |! g
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。
, h3 N9 }+ f$ @# l0 q$ P; n2 s5 n* e
& q$ k/ I' k4 n0 l& L9 o7 S5 U这一过程被称为「自然选择」。# W7 ~% q3 l- R
4 a ~3 f3 |; z) k3 D1 T$ ?9 f' J
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)。
7 }+ H% x# |( \9 m( R$ n2 @% P5 H# q( v+ K3 F
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?) C6 g' P9 n& X' `8 b0 g
. d6 r& w6 Z6 D; z4 l9 v- s. P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, n4 b& B: o4 {8 [5 S6 E
" F* Z/ A6 g" \4 ?# K* Z' D9 i4 }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。
$ f- I9 {/ a7 S( f" V" K% \/ N9 J9 o( P; x9 I
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。' [4 G, d: L L" ^: i) D2 v
4 S t( F5 d5 ]% i# _* W4 ]
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。0 F3 N1 H# s {, |2 x6 e# v) g; L
1 i' M7 L( E: ^ U" N' e6 {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。
1 \' m# L5 V& B9 K8 L* T9 m/ |' u* A8 h U1 }9 ?, B
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」。9 S" q7 A i/ b9 [% w4 i" s7 i, M% D
$ O; \" C- [8 z5 X0 S2 wAlphaGo 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:
5 X w6 H3 \3 ?! \7 \- [4 T: s+ T' P0 K0 d
· 每一代模型都会与上一代模型展开竞争;8 E2 ^3 M' l4 H, j
- v. H: n( n. j. t
· 表现最强的模型变体得以留存并「繁衍」(即优化迭代);
1 F7 H$ T/ y' a0 `0 V
* x1 p# v" L; m/ i· 弱势策略则被淘汰。4 g; l: }. c; G4 V$ C/ u8 b
J/ f4 ^8 u. i' P9 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。6 v" b m2 t1 k N
) \, P1 r0 T0 u1 K1 }2 |0 l- s
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。
$ j' Y$ ~) m+ z8 h1 v8 W4 J) f
+ Z) L' p- a% n3 X' I/ ^6 A加密领域中的达尔文式 AI1 z5 c' }' D$ F" e3 R
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。+ k. U' @- Z6 W4 J8 {; o
3 Q' z& x. U9 } z
3 j8 { e0 q! D; `( M$ h6 b+ i$ u「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?」 ! h! @8 |$ k! w. a) t3 Q9 U
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」。" Q* [1 _2 w' o- j: B' B" f
! a9 e; e7 K% H; G0 I
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。
& r$ @4 f. q3 p+ D8 Y+ N6 M+ W* R/ Z1 `) z) l/ O4 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。2 e! s! w% l8 ]! @6 ^; C
" M8 [, d3 [ s% w2 L; Y9 a
以下是一些最具代表性的竞赛案例: W5 Q$ x1 y, c/ T
Synth(合成器竞赛)
) l3 s( E2 v2 w5 R7 T(标识:SN50,发起方:@SynthdataCo)
' Z! H9 A* d9 Y9 ^8 U. H' k; y% Y( A- w k7 _
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; t! i5 e* W4 V6 M1 J1 t- V
4 }$ \9 e/ d% r( p「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。」* h: _' ^. r2 {
6 E% J# [9 M% ?' 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。
+ |1 |& i$ l- @( e: x0 z. g5 n
0 Y+ h6 o7 Y- \/ N! R h* A/ i8 Y) ?
「我们在 Polymarket 平台的交易最新进展:
' P- q* T3 f9 C2 s- ~1 x9 V% b, d" A' Q! q
・本金:3000 美元7 d9 s! ~3 P* B8 z @ k
+ p2 b! R% t% m5 L9 O: h) P' s
・利润:5521 美元
& T) c6 |$ y4 B8 k2 U. K( r2 y1 M
! `+ h4 K5 ^# a# ?9 [・投资回报率(ROI):184%
* \2 @( t+ D) O! D
, e( g/ I. x" [- j' Q: a・年化收益率(APY):3951%
5 ^( }6 ]. M8 s+ [! F) \8 ?
0 J+ @( z% z1 u1 F' ~* W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。」: y& ]/ I( B9 p3 M5 n9 F
3 V5 Q/ q7 v9 e4 J% I7 Q, K" k8 q- k
Sportstensor(体育预测竞赛)! ?# ]4 _/ A9 k$ [7 u
(标识:SN41,发起方:@sportstensor)
5 b8 n( K- i7 b; H( u# K" F+ @
1 P. c! z6 n5 K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。
4 s! w# z; h- z( ?( |" ?" K$ @ _3 M! q8 [8 C. M
$ s0 w; o$ `# w2 O, L# n ^
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%。
4 ]6 [+ t5 m. z8 M2 L& P0 C
8 L0 |0 s% c2 Q9 j* 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。
/ p. o- [0 t- i: D. ~+ D [/ a6 T6 [ h$ p1 ]2 p9 h- @/ j
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)。
+ R% ]# c% K) S) o1 {9 M
9 v, [& U8 c8 ]4 `# ~8 ~AION(市场之战竞赛), J2 y. H& [+ f) h
(发起方:@aion5100、@futuredotfun)5 i5 V7 R9 [- p7 i" o% p
/ r1 o6 d- l X8 ]! h@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。
1 a& x3 ]% n( Y! U+ y, K7 p+ t/ F( \$ t
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。- [& e/ U7 Y X
& z* d0 J4 m- ]4 O( ~7 Z( [" V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。* j" S; Z+ r) {3 ~; d
2 I7 O- A& w5 n) i2 P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。& O( A- c! [1 [) N/ B& f
* G9 P7 j, a! A' T, L+ ]. a4 ?Fraction AI(多场景 AI 竞赛)* K' }1 M- n5 z2 h4 {( b) l
(发起方:@FractionAI_xyz)
! ~1 q/ @ q* k% u: _
{" q; b5 t7 n0 Y4 `( A+ @) W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。
5 C+ A- ^9 e) r+ M9 W
. ?$ w3 t0 ^; w( c, v1 [- B2 _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。
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' i2 h" r/ w& s8 ]3 y! c6 D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)7 G! F f4 K" Q! q0 L* d
(发起方:@AlloraNetwork)5 N9 A# @6 p# x H+ S; }) }; }
2 s: W* R* d% `- y$ H- HAllora 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 G9 W; Q$ g( O3 r3 f: P
H" a& X1 K! X
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。8 R, V7 I1 o/ x6 i% J
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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。& n) F* B* G3 D7 u
8 k. Q w: x4 Y' K7 m3 H; X. _
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。) {# Q; S" I* ]. l
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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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8 Z8 p' J% s# i0 X9 U& C8 |其他值得关注的竞赛
$ d% [$ }5 G# @, n: c(1)金融类竞赛(补充)8 M: a4 T! 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」。
6 t) n% x, ~! M! O( @+ W
! m% g5 v% M- E L2 KNumerai(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。& H0 b5 ?/ j! k5 P
, y% \; E9 g. H6 W: u4 ^(2)非金融类竞赛; w2 u, W7 }. A+ M3 d( j* g$ f" n- 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」。) }4 I( r0 Z1 s% S Z3 }
, j0 `1 Z( O# Q' i0 ?
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?* _0 M/ i# w! l6 G
如今,人工智能的进步正通过「公开竞争」实现。7 i' M' A0 S: L) v
O7 k* U+ _* u3 b6 J: l' g2 [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。; v" @& Y* Z4 o: {* [5 x( V3 A
) l. q- U* j) A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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: _0 Y: S6 ]& |- |0 X" X* X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?
% Y6 a. r; i) f: }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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/ g4 \, T$ |- _. W, P未来,强大的模型与智能体将诞生于「去中心化环境」中。
' ^' K0 t/ H; U/ a* J ?
& B: a. B# q" U9 b9 H2 d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。
& P: `+ f' R" |' |. G
" D; c( _9 k! m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」。# L8 [3 a+ G# }% `" Y* d$ y; [
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最后一点思考
+ W0 `2 l( p% S# 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。$ z6 h- ~8 C0 s" C6 I( r# p! ?
8 ~/ a% ^) r4 I) k/ b) V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。* v1 G5 |' Q; n1 A
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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。6 `+ X( R$ Z/ f7 ~! e, e( @" x
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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」。. t1 p; V4 u: ^4 @5 T& e6 }
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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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