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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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1#
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:
! ]! X5 m* |# B, r. b4 B, H% ]* i! m+ x
· 食物与领地8 F! ~/ C/ T' @6 |
· 配偶 / 伴侣
/ m8 R9 f9 V7 R; D· 部落或社会中的地位1 f; @: p. q: W5 Q9 t$ ?% I
· 联盟与合作机会: D, H( f- l5 i9 H6 U- h* W1 }

% n4 b; ?2 m) U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。
; {. o& p" @8 x  S$ V0 ~$ T% S3 U, J, \, o7 p5 {& R% k2 C$ i; [* U4 @
这一过程被称为「自然选择」。1 |2 O2 l# z( l) F
; S% ]' O$ A! k7 S
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)。: ~* F, k" l2 F0 v' e- V
. @" }  L: S2 b9 b+ p  p. A+ 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?
# B: |+ M, P6 v5 F2 ]7 t5 F/ E. E' h( w
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。
' D- ?7 H" {. F' H5 {' [! z/ R  R' o- k6 U; ]/ V+ e
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。
) j, u6 b6 Q0 H$ F2 w$ Y8 L$ e5 v& m9 z! B+ ^4 g1 s1 s
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。+ L+ i: r2 Z! d1 ]- v
& E  I$ p' v4 N& a
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。# a1 c9 k/ k9 L% f6 }5 \
/ K+ ~/ [1 d8 n+ }9 Y. H
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。
: {, S5 ^* d$ H! }/ G2 t4 S% e' u+ q8 s- Z! k) c' e; q; e( v& O
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」。
: B) e) c" ?  W0 y  j) {
. d3 [6 ~! C3 S/ \1 ]. T$ lAlphaGo 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:2 s, b. }( f/ z  R3 C
4 k4 Q% J6 r9 Q1 X  b
· 每一代模型都会与上一代模型展开竞争;: h% l; C5 [! }9 R# d

/ t2 J3 D3 ?0 M( D, o2 _) ]8 T· 表现最强的模型变体得以留存并「繁衍」(即优化迭代);) w0 [/ u+ j9 ^3 q% R9 o

- u: w% d3 O0 N  |6 C  M9 L0 K! N· 弱势策略则被淘汰。
4 a  b( F0 B* q/ j
* W2 x% C2 T! L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。& K) |* ^- T. ^% U

1 v' {! x+ q: H3 G. |" \6 ^2 O1 ~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。
$ q: G! y. ~" P: e2 c/ ?% }( D2 U9 O3 ~# ~  S$ r; P
加密领域中的达尔文式 AI
9 \! r. ?% e) Z- J# jNof1 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。- `9 w% U$ M, q

, p% H3 E  z: E5 x) U- [$ o" g  k, S$ g0 ^" h
「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?」
( x2 n9 {  h: Y9 c5 j; s+ 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」。( A8 o' ?% z# {; ~, `0 T9 Q% R

8 e! J. C2 u, e% l7 J( M- 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。5 T* K9 |/ `" d' h
/ C+ m8 d, B2 y& W/ |/ g' J5 i' X
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。
/ b1 O* ^+ D( _* S6 C! Z% W
5 a6 P. c1 V) Z1 A以下是一些最具代表性的竞赛案例
; P8 K# @% P2 wSynth(合成器竞赛)' K9 a; ]! L( l% x  C  n
(标识:SN50,发起方:@SynthdataCo)
! j' T1 c1 ?; i5 O; W* O% u; I! q( w3 T6 ~5 `% o
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)。, O4 R3 h* _2 i3 T& L
! i( ^5 e; ~; H: ^( ]" W
「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。」
6 ~6 u% w0 M; ]& R) N1 w5 G% f" Q9 r4 p* I8 B
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。
: v! n+ c7 ~, h4 Y9 L: y
  u- n1 o2 ?# a/ N/ m1 g3 H" o# m  g- x4 a; L$ s0 B4 Y6 F) i$ w
「我们在 Polymarket 平台的交易最新进展:  W+ W8 Y" K; j; |$ m) v
( M; d6 [" Z5 e: e
・本金:3000 美元
# ~7 J0 a+ T0 s% C3 S' d- L
: \+ q/ I+ ^) Q# M8 N・利润:5521 美元
! L4 O+ Q& p, ~8 f9 m1 a
+ f3 s: m1 ]' _8 l# H. P・投资回报率(ROI):184%0 T! p. `3 g" ], d
- }+ \) T/ ^  X
・年化收益率(APY):3951%
* ~5 |% [+ G( ]1 `) z7 D4 f) E6 e: w+ V' G: P6 ]: }( }* @% C
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。」" ?8 Z8 f! A0 r$ B- A8 f

$ j) Y. B6 S# n# HSportstensor(体育预测竞赛)0 Y- B. A3 ~5 W* r$ o1 r, B: _8 P. v
(标识:SN41,发起方:@sportstensor)
" i6 c7 b" ]# {
: c) g9 f# Z# m8 @7 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。
# A7 H5 Y; k' u: S  c8 I5 }" ^, w: l/ Q6 ?) I2 r+ T9 o8 x( G
1 q! _/ a# Y- v+ r4 H5 Y
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%。- p1 A/ o/ l$ A* `
% X! j3 M  t: G# i  U- S
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。
# b8 h+ A; l$ B! ~- ]9 b. H! E; ?' _( f/ c) S
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)。; ~* W% U& A% v% _' X2 B! l

1 J6 p2 e% J' J/ n0 }; ]8 A- eAION(市场之战竞赛)
9 C0 D; f* [* {# r(发起方:@aion5100、@futuredotfun): V# }) v- j& W. D8 y' \
" x% z5 a' R. e' Y" s: k5 k& ?5 {
@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。# j0 I" ]8 @* o( j* P. T& O# |
/ M" l5 Q: U0 P9 S9 I8 Y
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。
! p5 r6 ?7 b, M9 R
1 Q: ~  ]. O$ W5 F4 [! E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。7 s# n! p, _9 {. t* g3 C: o; l
7 K* z* K# g" Q$ j! F
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。
/ X. h+ Z  |, b" I
, i: p3 h; U7 _1 z: UFraction AI(多场景 AI 竞赛)
$ ~/ Y8 d/ {) H$ |5 G(发起方:@FractionAI_xyz)" O9 |$ y! O9 {( t
* D( C5 S7 ~7 |, f! z: ^. F( 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。4 ?9 f, E  c* j

& s7 s1 a  X, J4 E! H& `! i/ C. D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。
" k) E% h9 n' h0 x  c
: ?. v- j+ }( v( C5 _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)
! q7 i5 ^) E) K: H(发起方:@AlloraNetwork)5 ^, N" }- B& w! Q5 S; O% S% N
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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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* Y9 g; o# w! F5 k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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) y9 C3 p9 u' g+ k& w9 |' S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。7 f! \" q! j( o" }6 ^3 i! ^

% |& p" G4 |; E0 V7 G  e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。. E& X* G. d5 b  F/ o
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其他值得关注的竞赛! d  x! r& v! I+ d3 y: y3 x
(1)金融类竞赛(补充)5 Z, O' l6 o0 ~% F' y$ w
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」。+ _9 e0 g+ S  g$ p' j# V4 B

' [! i$ t; Q' a. _% \8 dNumerai(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。
' c1 t( l- A' V- m. v  B- Y5 }' k+ u6 W) w
(2)非金融类竞赛
' C. d9 l' t, w# p! ?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」。
/ E. A) X" D/ S- |+ C: q- S6 c/ i8 y6 q$ Q" f
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。& g" G, G+ G- j
0 t+ @8 z9 w9 g; z# X" ~/ Q
这一切意味着什么?) x+ E; _5 a3 W9 o% b9 J
如今,人工智能的进步正通过「公开竞争」实现。
, P8 @& K3 g8 Q$ h, Q/ n* P* [/ h+ D
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。0 e3 g% m9 i* f4 u, }

+ e4 m' F* C$ I- q. G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。
8 l! s% L2 i+ a5 t. m  {) T+ S. \* E2 }2 c* Q; s
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」)。
$ A' C3 K7 l  T5 G1 U1 @$ d) Z
* M1 r) o8 \2 D, j6 Z% n未来将走向何方?
- P3 l. s/ D* I3 H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。
- J; Z, P& k/ r1 L' \. D# S+ [
: h: R+ G# |, X8 D6 o' r1 q) H未来,强大的模型与智能体将诞生于「去中心化环境」中。
$ Q0 O- R6 ^- J7 t: M
0 i- Y' c* H* A( S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。
% l  _! M7 ]  I  _6 F5 V, h$ g+ d& y6 c: a
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」。4 t5 Z# I2 W( O  A' \
  W( L' X  M1 U% e: d' h
最后一点思考9 E6 _( h* S+ D% K8 ?8 O
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。  D$ S; P+ Q' L  I: c3 P

; J0 o. V: {' M, 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。# g; e) i, y- [- P, B! u7 U/ x) v
- S6 K) ?* q6 n4 b9 O" a& X" }& ~
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」。1 `; K7 P% f' y* N  f2 f

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AI模型的竞争,源自人类漫长的进化之路
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AI一直是厉害无比的事情啊。
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88#
这个的话是要看你自己的运气啦。
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AI的进化也在经历一场激烈的竞争,选出的模型将会继续演化,进化的道路也许永远不会停止
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这是能在看好的一个时刻了
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什么叫达尔文时刻呢,这个有点专业了
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84#
这些也是没有什么要看了
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83#
这个倒也是可以去关注起来啊。
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82#
看了这个游戏我感到也是需要游戏起来了的哦。
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81#
玩菠菜必定为了要盈利,没人想要损失的
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天天盈利什么也是特别让人眼红了啊,有空多多共享心得啊
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79#
游戏最后一段话觉得是很有道理的,但是在我面前就难以实现,毕竟运气太差了。
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78#
交易平台这么多,到底选择哪一个确实很难。
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77#
这个交易平台不错,反正吧都是需要多个心眼安全第一啊!
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交易平台也不用真么多,有一个就可以的了。
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你要盈利,那无论是什么都不足挂齿。
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