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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:
4 M$ H1 l# K. P$ y
( U- c+ J8 Z4 q( w% Z" A3 \3 {· 食物与领地+ G% O7 n5 x, {3 J; t
· 配偶 / 伴侣 x/ {; l% J4 \- E8 d8 [: @! d% Y
· 部落或社会中的地位: L# {6 D- D9 R: k" {/ e: y
· 联盟与合作机会
- w4 r3 h7 m% m9 s$ f/ g. e# E" ^5 ]# e$ d1 T' f# r" A
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。, n' _) V4 O) J- {- F$ M- M5 N
+ Y2 g& L/ j8 r这一过程被称为「自然选择」。% |( o* C0 O% f: L5 Q% s1 l
) M. f9 l, E/ w* |9 `, X! d
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)。, ]5 z. S. G0 Q' l/ c, G* u
' J; X6 s& W" ]9 N2 I2 f. o5 @+ ^
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 t( E' b% n1 Z8 P+ K8 P- @
! b( G2 E' l8 d4 q3 T# k: n$ 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。: \3 v/ t) u- _( c( f5 P
$ C) L4 ?- W2 E! n& }) X1 y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。- z2 k3 s6 ^- A$ F7 h& A: D( a
" f; y+ g. g; C+ y$ 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。6 ?; A' Y9 `2 Y+ G) A
7 i; t5 K+ r4 s" b1 A, m- h ~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。; q, o! B V! o, d1 D8 g
& ]; |) A5 Q! i2 g! E/ _4 w. G+ l
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。! I+ e2 n1 h1 e
; `6 y( X; U% ~2 m9 F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」。& q# k& N. P0 ~6 ~
. E$ z/ z# G$ U. C. K, i
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:8 k" [ C7 n v# z4 E
' A5 H5 E7 h: E/ O7 q$ c· 每一代模型都会与上一代模型展开竞争;
5 M% G) u7 v/ E: y3 o$ D0 M
5 a* l B/ A& q9 ?2 n% C0 M· 表现最强的模型变体得以留存并「繁衍」(即优化迭代);7 s+ K' T& R' K$ v
$ P: G5 }5 a O4 [, I$ X
· 弱势策略则被淘汰。9 b. P# a8 O( p m
7 L9 L% m; x0 R4 G5 m1 L# G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。
! Y- V+ I# c# ]. a# q9 T
0 t% [5 H; C% x7 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。$ c; M @* q; P
+ p3 b. a) M4 j加密领域中的达尔文式 AI8 Q, Z$ X4 j% K, H( 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。* u% w! l/ o/ x4 @9 ~2 i
8 q( x y$ N% s- T8 V* d
1 R" N+ j- g# g- m7 ~3 w「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?」 ; z. C) }' G! A! c
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」。
! `+ X$ I! D* }# [3 E& C2 b5 n, y2 K! C: A$ \
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。; n6 V. a5 Q# g5 w' _+ x
; a, i- X+ \6 q) N6 o j& GNof1 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。' H. U/ h8 d3 q% o& W, ]
% | I7 B& @( N" c9 B
以下是一些最具代表性的竞赛案例0 ]2 m* @% U: Q0 L& u! k
Synth(合成器竞赛)
; o6 U; U5 ^2 c0 n; J4 v(标识:SN50,发起方:@SynthdataCo): r2 g. u: Y% e; z6 w
& c. M5 @$ U/ c6 a0 q. _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)。
+ v8 Z( W G2 S) f
* T; B) [! M2 o. Z8 N0 Z& b「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。」
$ l" ]1 K. ~4 q9 z; O% ^( Z6 P" J( k3 d
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 c/ B& k. t- u' I( {5 Z( M- l( l+ f5 k T8 a
% G. u5 L1 o: q5 p5 J3 \* f1 F
「我们在 Polymarket 平台的交易最新进展:
( l+ W- S/ [0 \% O' B7 \( y" ^7 X. O
) G5 T/ _( p+ L, |3 m/ y/ B・本金:3000 美元
. d: u* g3 |8 C( C3 @* s3 i. m: _ z" c$ A
・利润:5521 美元4 Q: J9 @ @$ R8 L2 ~ [6 z
# c! y* ~5 }& g+ f1 }& n+ v% g
・投资回报率(ROI):184%
6 J+ z( X$ O. s1 |% h9 P2 B- @. p1 r* Q' |7 e( J
・年化收益率(APY):3951%
" S N! i, `6 F+ l6 i, |6 v3 w9 o. q' ^! o0 t5 t
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。」" t, A! J5 y1 q' C5 H
7 [ W5 L% g3 @
Sportstensor(体育预测竞赛)
, O' ^, [6 A0 u5 u0 r: l(标识:SN41,发起方:@sportstensor)% T9 s3 z. ^& C2 V
3 j2 U9 d8 _/ r% H6 M/ I7 Y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。' n% r$ d' W9 q; e9 V. |
+ D( e) u* H* l$ b T' R; M0 J; J( ^1 G9 B B6 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%。8 M5 F$ ?: ~/ T, m1 W! h' X& B! T: Z
- n; |9 F& ]& n+ W* m b% t* HSportstensor 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。
3 h q7 j1 d) Z# N" u& @, y
, t' U# ^) H- x! B6 ]' s9 a& l, N- u6 R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)。
$ E- c1 k8 h5 e* \5 I" x y& F* Y3 H k
AION(市场之战竞赛)% Y9 g7 i& i: a$ }3 u
(发起方:@aion5100、@futuredotfun)- i6 n f8 Z- `& L( H
7 I+ [9 O# x5 ~) F/ y: k4 J4 m7 \@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 c" v8 V- D: i6 a# }/ X
( o) E1 _% F, T1 x, K% Q% N
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。8 }) m. p0 k: Q2 }2 J9 w
/ I- s0 n! f2 {2 e9 d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。: h% O$ n9 w' b6 b9 n% \0 B+ ]
: a c5 i& @; E/ Y9 `
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。
; x1 Z% Q, `. a# E. N0 e7 r% V
% `# W8 k9 N& W8 [4 NFraction AI(多场景 AI 竞赛)" V" Z" w* F7 |& T. I1 k
(发起方:@FractionAI_xyz)9 U4 x6 T' T, ] f! N
- r8 v( \4 \+ W( c. ?; {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。2 B) k' s- w! }; ]6 l$ p2 L
|% \4 B5 z1 w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。6 z* y0 Q! d! v7 [
) E9 \, r2 \# v6 U1 I% q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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6 ?( _8 e4 f- }7 q8 X& j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。; o1 k2 x- b; F$ P* g
B; Q3 s5 h2 o" }2 kAllora(金融微任务竞赛)1 P+ J$ J9 C% y4 _/ Z+ N
(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」。
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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 $ALLO 代币激励。( z5 g5 X. W* h4 G4 p
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该团队拥有一系列深入的「动态 DeFi 策略」应用场景:通过应用 Allora 模型,让 DeFi 策略更具灵活性——在降低风险的同时,提升收益水平。
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例如「ETH/LST 循环策略」:会预留一部分资金用于捕捉「做空机会」——若预测模型显示价格波动将超过特定阈值,策略会自动将 LST(流动性质押代币)兑换为 USDC,并建立空头头寸,以期从预测的价格波动中获利。+ Z" l3 h, D9 q1 P2 w l ^/ {
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关于 Allora 的一个有趣细节,Allora 将采用「实际收入补贴代币发放」的模式:例如,原本需发放 10 万美元 ALLO 代币 + 5 万美元客户收入」的组合形式,以此减少矿工可能带来的代币抛售压力。
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( B4 y# k8 n! B. ?9 L! n& t其他值得关注的竞赛
, v; {0 S2 j2 `(1)金融类竞赛(补充), Z3 Q4 k! j; k" r5 s- S
SN8 PTN(发起方:@taoshiio):该竞赛旨在从全球人工智能模型及量化分析师中「众包」高质量交易信号,以超越传统对冲基金的业绩表现;其核心目标是「经风险调整后的盈利能力」,而非单纯的「原始收益」。 k% \/ w0 f* o4 }% L
2 X$ y1 J- ^; X3 U4 R# o3 ?5 ZNumerai(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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) s; h# c5 K, L( N0 a# x& _( D9 M3 B/ d(2)非金融类竞赛6 d# e* s5 a# @
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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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。% M0 J5 [3 w+ B) Q. k; E
?( d& j- Y, t p这一切意味着什么?
7 i, c% S& X2 [3 c8 f3 \4 S如今,人工智能的进步正通过「公开竞争」实现。) d$ t0 f# p) |# n3 m
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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。# i1 A' x, S/ {
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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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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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$ c2 X: J, E# \/ C# q5 A未来将走向何方?5 B$ U* n+ ]. { [
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。% ]0 z+ d9 h4 A) X
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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。, J4 F! v) r& R6 g- g
4 j2 y# h! ~; Y \/ k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」。' H6 s8 N2 K1 C5 b+ o
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最后一点思考
; p e# y9 y& W; h, b5 m5 {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。: b6 {: k7 f* A* f
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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。
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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。
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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」。# ?/ I# ?. E' W- P6 m* i
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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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