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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:3 E) f0 f7 ?+ F$ A
7 q6 S \4 B( Y/ v, u! |· 食物与领地
5 t3 i' U0 U: x$ @5 e· 配偶 / 伴侣
0 j1 p+ X) s% ]4 B/ a! x4 b* A· 部落或社会中的地位
9 `+ t% v2 n4 T: A· 联盟与合作机会
. `5 W, I7 v4 _% Y" v" ]' n6 g3 u9 m; O0 `$ Y; [. Y ]$ [
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。
0 S/ M7 \4 p# G, E0 p2 W: V$ g% x9 \
这一过程被称为「自然选择」。 w4 Z8 C" e* ~
3 }5 V" e) T+ y! ?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)。
: p- l0 o2 y. o; z# @4 O
9 j! y, k' O0 [1 v0 |$ _8 }% 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? c( x: \- U2 T& X
& h; t! u/ P9 C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 b) n5 o4 g: }9 m" c. U# a5 o6 s
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。+ N% K: p# R4 g
( B' `) I' M$ N6 H! _3 _( L
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。
o! Y$ B9 h( Y: K1 A T5 y0 o3 ?" v; f
9 w; I7 x6 \" T, N- Y' J/ V9 T7 z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。' I; h! V q4 p% f1 m4 L* P
4 G" N1 C) Z% k2 ^% g# k3 J, m0 n+ X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。" o6 x& {4 g3 R: a: k2 l
5 D6 Q7 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」。
1 a! Q6 C0 {$ [& A# h M% U' G: J3 c; z' L
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:3 s3 r! z. {) x! N
9 p& E) |3 g9 Z/ c$ H2 p
· 每一代模型都会与上一代模型展开竞争;4 v( C. y* L; M$ B S5 N
0 @7 X" e+ v [1 h( s! |· 表现最强的模型变体得以留存并「繁衍」(即优化迭代);: ]/ c- g8 G" P
' n* T6 d+ A( \! z: a
· 弱势策略则被淘汰。
7 ?3 [' U2 W+ [6 F# a. w
! r* S5 j# X ]! ]! m! B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。+ q7 S) U- p8 G
* `* e" U2 b* c. q$ B
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。* y/ l3 K- J2 y& e
4 S, l/ y5 X) A' r
加密领域中的达尔文式 AI) m1 x8 G3 D/ U9 z- y
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。
! S2 C& T* k% H2 b
5 [, ^8 o& u; g y, F( R* P
6 W* N A2 r/ z/ d( `! W1 O「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?」 6 k- w+ |3 x! W, N
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」。
7 S( i9 F o0 ]* W! n3 Q8 N% ]0 P' H1 {) r' O" h2 t6 _
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。
5 M3 A# P9 w7 Q
6 b+ x9 E4 u$ `8 \# O- T5 s/ ZNof1 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。! r4 d9 x, [. K* l3 X" U9 }% K
% y% D& y4 ?6 V/ s, Y* I以下是一些最具代表性的竞赛案例
1 {9 X# k6 Y& J' |5 |0 x6 d9 xSynth(合成器竞赛)
7 G' n, ?% ^" E: w7 f" G(标识:SN50,发起方:@SynthdataCo)$ E+ g$ E; E0 m; Z
O- {. g; ^( G1 L
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)。9 [3 ^, j* E+ g- v' v
; a. g/ [( o6 Y6 e* t7 j( E9 S
「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。」5 w) R/ _) k' q0 f1 g x4 O0 F
) X0 a' Y) ]2 x5 J, a* l5 ~0 f& {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。3 v! @5 k& J# I
8 M% D% s, h- M+ Z0 d
1 s3 Q- n" A5 q, B7 G! I, b. {; }「我们在 Polymarket 平台的交易最新进展:
' r7 w/ g! I. ]4 ?0 U6 u" b o8 h5 Z7 f: r0 H
・本金:3000 美元
6 d4 i6 P; S3 T/ y# f$ l' b* G4 `1 G: R/ _
・利润:5521 美元 K0 T- g2 G" m4 A
9 k! n. z$ D8 O: p0 a・投资回报率(ROI):184%
3 @( ]- i& d/ e2 v' r* J
; \; b! l. F' Y2 _: J! z$ s・年化收益率(APY):3951%& x* s/ z7 o* r( t, o
6 {/ C9 }7 n3 \8 p3 |! A6 ^- H+ 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。」3 h C2 ?: v7 Z# R
9 r- p! G- f1 h' @ o6 FSportstensor(体育预测竞赛)5 V+ K; o* p% X4 ^% v
(标识:SN41,发起方:@sportstensor)" v6 ?- N% X% t' d5 C& d: y
2 b# d* A$ S N+ ~; f9 P3 t
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。% N9 A' _$ w. e* P" ]6 r
: ?, E+ `6 ?* ]+ o. A/ D* u# \
s' f. U& X4 D# N3 Q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%。
5 f, Y) O! O9 T* e3 H- C5 Y# Q; R) A) z! h4 G
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。
# d/ c. R" R* Q- k, W; L3 o$ S# a8 e% | F1 u. ~
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)。
- \3 F) k# K n2 j
8 o6 _, _8 q0 f9 ^/ r' C# v; v; h- jAION(市场之战竞赛)
. n3 }' V2 x4 I0 Z) D, s(发起方:@aion5100、@futuredotfun). }3 a/ J( p& C: P
: Z& k5 Y) [6 L& e@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。9 ~" P X5 E0 m3 \# ~: S
2 e" W, Y6 X+ b! i i# w$ l& K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。
7 ^. \ A& G9 L8 S4 S/ k
6 ?, b5 R$ a4 ^0 `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。& Z) f, s( p+ I/ n
0 M7 C6 ~5 N( F: y9 j; m3 Z( {4 v* L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。8 v$ K: n1 _8 k) L* w
) o& A" C! f. K1 [8 d# ]2 N
Fraction AI(多场景 AI 竞赛)! W) Z, I% ~& e+ _% |
(发起方:@FractionAI_xyz)$ X' t4 P" m& \; s! c$ z
& _0 Y& q% j4 Q c' N
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。8 f2 T* Z: j0 A0 S# i9 J) M( g
: B2 K" L: ^4 {6 ?8 Y7 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。, g Y) z' ]; S; A, E$ v+ t2 S
4 z! M5 y5 ^' u. F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。* D4 r8 `4 z& L7 a) k5 v6 V
% h# k& A; `3 Y) |; L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。 o0 I( G4 ]* A9 E
9 j" G" c4 ~- |5 S6 @/ E( XAllora(金融微任务竞赛)6 L: R$ p. ?, ]. n
(发起方:@AlloraNetwork)6 h3 O3 J! e) x) d0 ?% Y9 Z
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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」。5 [3 }/ @0 C0 Z8 a9 w( o% G( {
4 G Z9 x h2 S( D; \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 $ALLO 代币激励。
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# ^" J3 D3 T, F9 T k: b该团队拥有一系列深入的「动态 DeFi 策略」应用场景:通过应用 Allora 模型,让 DeFi 策略更具灵活性——在降低风险的同时,提升收益水平。
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; T8 a$ R' V" o. S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。+ q3 \9 B5 s3 @ t( Q. v8 A2 x7 \( i
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其他值得关注的竞赛7 r& ]5 X- t* ]$ g2 T, U/ V5 v
(1)金融类竞赛(补充)
0 g ?) y' T- [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」。$ O& S; x- ]/ {. e1 o
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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。6 H9 ]9 V3 ~+ R) B' C+ Z
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(2)非金融类竞赛* c) h0 R9 J2 o
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。 v9 p% {/ ~* ` c T7 x# h& {
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这一切意味着什么?; L! T! p3 O( |% X4 Z4 \+ p4 O+ }
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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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。" \0 H5 ~4 G: F3 _- t- R4 t. U
7 }: H# g d" d2 ^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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/ p& `+ d2 Y: b; N未来将走向何方?0 l: ~+ H- P2 E2 D ~
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。) F- V( _3 b" H, L2 Z- X+ c
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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。
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" M+ ~9 C7 I3 Y, M" d# P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。: Y1 {7 j( t: ~. m! u1 F8 {2 C
* b$ ]* F& j7 H) D" c0 h) _' `5 [4 ]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
; z4 }" Z% E% @3 H3 T- |% P* c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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4 n0 N8 `. R+ _! N6 \$ V9 I8 Q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。6 B' O5 i* n1 t i% ] H6 ~
; W1 J! D; d. |. {3 n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」。( h% m, v! ?5 c
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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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