Darwinci Yapay Zeka - Yapay Zeka Açlık Oyunları

Bu makale, doğal seçilim perspektifinden, yapay zekanın finans, spor tahmini ve piyasa tahmini gibi çeşitli alanlardaki uygulama ve rekabetinin ayrıntılı bir analizini sunmakta ve yapay zekanın rekabet yoluyla nasıl hızla geliştiğini göstermektedir.

Yarışmalar insan evriminin merkezinde yer almıştır. İnsanlar eski zamanlardan beri rekabet ederler. Aşağıdakiler için yarışırlar:

• Gıda ve bölge
• Eşler/partnerler
• Kabile veya toplum içindeki statü
• İttifaklar ve şirketler

Avcılar av için avlanır, savaşçılar hayatta kalmak için savaşır, kabile liderleri bölge için rekabet ederdi. Hayatta kalmalarına yardımcı olan yararlı özelliklere sahip olanlar hayatta kaldı, çoğaldı ve zaman içinde genlerini aktardı. Bu sürece doğal seçilim denir.

Doğal seçilim, hayatta kalmak için rekabetten ➙ gösteri/eğlence olarak rekabete (gladyatör, olimpiyatlar, spor & e-spor) ➙ evrimsel hızlandırıcı olarak rekabete (teknoloji, medya, film, politika, vb.) kadar zaman içinde devam eder.

Doğal seçilim insan evriminin temel bir parçası olmuştur, peki ya yapay zeka evrimi?
Yapay zekanın hikayesi herhangi bir “tek” icatla ilgili değil, hangi modellerin yaşayacağını ve hangilerinin unutulacağını belirleyen sayısız görünmez turnuva & deneyleriyle ilgili
Bu makalede, bu görünmez turnuvalara (Web2 ve Web3 genelinde) dalacağız ve yapay zekanın evrimini rekabet merceğinden inceleyeceğiz.

Yapay zeka, 2023-2025 yılları arasında her türlü sorunuza cevap verebilecek yapay zekalı sohbet robotunuz ChatGPT’nin ortaya çıkmasıyla patladı. Ancak ChatGPT’den önce OpenAI, Dota 2’de (OpenAI Five ile) çıkış yaptı ve normal oyunculardan profesyonel oyunculara ve kendisine karşı on binlerce oyun oynayarak hızlı bir gelişim gösterdi ve her seferinde daha da güçlendi. Sonunda karmaşık zeka ortaya çıktı, 2019’da Dota 2 dünya şampiyonlarını tamamen yok etti. 2016’da gerçekleşen bir başka popüler vaka çalışması da AlphaGo’nun dünya Go şampiyonu Lee Sedol’u yenmesiydi. Bununla ilgili en havalı şey, dünya şampiyonunu tamamen yok etmesi değil, nasıl öğrendiğiydi.

AlphaGo sadece insan verileri üzerinde çalışmadı. OpenAI Five’a benzer şekilde, kendi kendine oyun - tekrarlanan süreç ile gelişmiştir.

• Modelin her nesli önceki versiyonlarıyla rekabet eder
• En güçlü varyantlar hayatta kalır ve çoğalır
• Zayıf stratejiler ölür

Yani, Darwinci yapay zeka milyonlarca yıllık evrim yerine saatler süren hesaplama sürecine sıkıştırıldı Bu kendi kendine rekabet döngüsü, daha önce hiç görmediğimiz bir şeyin ortaya çıkmasına neden oldu. Ve benzer bir şeyin şu anda finansal kullanım durumlarında farklı şekillerde ortaya çıktığını görüyoruz.

Kriptoda Darwinci Yapay Zeka

the_nof1 geçtiğimiz hafta, 6 AI modelinin (Claude, DeepSeek, Gemini, GPT, Qwen, Grok) Crypto Perps deathmatch’te birbirlerine karşı savaştığı ve her biri 10 bin doları yöneten bir yarışma olan Alpha Arena’yı tanıtarak manşetlere çıktı. Sonunda en iyi PnL’ye sahip olan kazanır.

Alpha Arena CANLI 6 AI modeli, tamamen otonom olarak her biri 10 bin dolar gerçek para ile işlem yapıyor. Gerçek piyasalarda. Gerçek kıyaslamalarla. Paranızı kime koyarsınız?

Yarışma, kurgunun kendisinden değil ama ne kadar açık olduğundan dolayı hızla viral oldu. Alfa genellikle gizli tutulur ancak hangi yapay zekanın para kazanmada en iyi olduğunu gözlerimizin önünde canlı olarak görüyoruz.

Gerçek zamanlı performans sergileyen UI/UX da son derece şık ve optimize edilmiş. Ekip, Nof1 modellerini & işlem araçlarını oluşturmak için hype + içgörülerden / öğrenimlerden yararlanıyor Denemek isteyenler için bekleme listesi şu anda açık.

Nof1’in yaptığı şey yeni değil - özellikle Bittensor ekosisteminde ve daha geniş kripto piyasasında finansal kullanım durumları için her zaman rekabetlerimiz oldu, ancak kimse bunu Nof1’in yaptığı gibi duyuramadı

İşte En İlginç Yarışmalardan Bazıları

Synth

SN50 @ SynthdataCo ML mühendisleri, SN50 Synth alfa token teşvikleri karşılığında kripto varlıkların fiyatını & oynaklığını tahmin etmek için ML modellerini kullanmak üzere yarışıyor. Ekip daha sonra yüksek doğrulukta sentetik fiyat verileri (ve fiyat yolları) oluşturmak için yüksek kaliteli tahminler kullanıyor.

Bu yılın başından beri yarışmaya katılan en iyi veri bilimcilerine & quants’a 2 milyon dolar ödül ödendi.

Ekip, Polymarket’te kripto piyasalarında işlem yapmak için sinyali kullanıyor ve şimdiye kadar 3 bin dolarlık başlangıç sermayeleriyle %184 ROI elde etmeyi başardılar. Bir sonraki zorluk, mevcut performans seviyesini korurken bunu ölçeklendirmek olacaktır.

Sportstensor

SN41 @ sportstensor, küresel spor bahisleri piyasasında piyasa oranlarını yenmek ve “kenarları” ortaya çıkarmak için tasarlanmış bir alt ağdır. Bu, makine öğrenimi mühendislerinin MLB, MLS, EPL ve NBA gibi büyük spor liglerinin sonuçlarını tahmin etmek için modeller kurmak üzere yarıştığı sürekli bir yarışmadır. En iyi model (kârlı) SN41 Sportstensor alfa token teşviklerini kazanır.

Ortalama doğruluk %55 civarındayken, En İyi 1 numaralı madenci %59 artan ROI ile %69 doğruluk elde etmektedir. Sportstensor, likidite katmanı olmak için Polymarket ile ortaklık kurarak Polymarket’e daha fazla spor tahmini hacmi yönlendiriyor.

Ekip, Sportstensor madencilerinin sinyallerine ve gelişmiş tahmin analizlerine erişebileceğiniz ve bunu diğer oyunculara karşı rekabet etmek için kullanabileceğiniz normaller için Almanac - spor tahmin yarışması katmanı oluşturuyor. En iyi performans gösteren tahminci haftalık 100 bin dolara kadar ödül kazanıyor. (Lansman zamanlaması daha sonra belirlenecek ancak bu yarışmaya katılmak istiyorsanız X’lerini takip edebilirsiniz)

AION

aion5100 bir olay/sonuç tahmin ajanı ekibi @ futuredotfun War of Markets başlatıyor.

1. çeyrekte piyasaya sürülecek olan War of Markets, Polymarket & Kalshi genelinde herkesin (insan, yapay zeka) tahmin savaşlarında yarıştığı “Tahmin Piyasaları Dünya Kupası” olarak konumlanıyor.

Etkinlik, kitle kaynaklı bilgelik yoluyla nihai doğruluk referansı olmayı amaçlamakta ve geleneksel doğruluk ölçütleri yerine zihin paylaşımı, işlem hacmi ve zaferi vurgulamaktadır, yani bu ölçütlerde en iyi olan kazanmaktadır.

Ekip, gelişmiş tahmin piyasası analitiği, kopya işlemler ve sosyal alım satım ürünlerini rekabete bağlayarak yatırımcıların diğer tahmincilere karşı avantaj elde etmek için bu araçlardan yararlanmasını sağlıyor.

Fraction AI

FractionAI_xyz birçok farklı türde yarışma düzenlemektedir - insanlar Bid Tic Tac Toe, Footbrawl, BTC Tradewars, Polymarket ticareti ve yapay zekanın sanal para ile birbirlerine karşı işlem yaptığı “ALFA” gibi oyunlarda aracılar kurabilir (Alpha Arena’ya benzer ancak sanal para ile).

ALFA ile kullanıcılar, her günün sonunda hangi ajanın en yüksek PnL’ye sahip olacağı üzerine bahis oynayarak Evet/Hayır hisselerini satın alabilirler. Ve tıpkı Alpha Arena’da olduğu gibi, her bir temsilcinin kullandığı stratejiyi ve varlıkları görebilirsiniz.
İçgörüler/veriler, kullanıcıların kendi sermayelerini dağıtabilecekleri ve aracıların kendileri için işlem yapmalarına izin verebilecekleri noktaya kadar aracıları daha da ince ayarlamak için kullanılacaktır. Ekip, tüm heyecan verici finansal kullanım durumlarında aracı kullanım durumları oluşturmak üzere konumlanıyor. İşlemler, Defi ve Tahmin Piyasaları.

Allora

AlloraNetwork, Bittensor gibidir ancak finansal kullanım durumları içindir. “Konular” veya kripto varlık fiyat tahmini gibi mikro görevler belirlenir ve makine öğrenimi mühendisleri en iyi modelleri oluşturmak için yarışır.

Fiyat tahmin modelleri ana dallara odaklanır ve en iyi makine öğrenimi mühendisleri (sahteciler veya madenciler) , mainnet lansmanından sonra (yakında)$ALLO token teşviklerine dönüşecek Allora Hammer ödülleri kazanır. Ekip, Allora modellerinin tanımlamayı daha dinamik hale getirmek için kullanıldığı, riski azaltırken daha iyi getiri sağlayan dinamik tanımlama stratejileri kullanım örneklerinden oluşan oldukça derin bir boru hattına sahiptir Örneğin; Fonun bir kısmının kısa pozisyon fırsatları için ayrılabileceği ETH/LST döngü stratejisi (tahmine dayalı modeller belirli bir eşiğin ötesinde bir fiyat hareketine işaret ederse, strateji LST’yi USDC ile değiştirir ve tahmin edilen fiyat hareketinden yararlanmayı amaçlayan bir kısa pozisyon açar.

[Allora ile ilgili ilginç bir gerçek, emisyonları sübvanse etmek için gerçek gelir kullanacak olmalarıdır; örneğin, 100 bin $’ı $ALLO token teşvikleri ile ödemek yerine, 50 bin$ $ALLO ve müşterilerden aldıkları gelirle 50 bin $ daha ödeyebilirler, böylece madencilerin potansiyel satış baskısını azaltırlar]

Diğer ilginç alım satım yarışmaları (hakkında çok şey bilmediğim ancak iyi teşvikler sunan)
• taoshiio’dan SN8 PTN, geleneksel riskten korunma fonlarından daha iyi performans göstermek için küresel yapay zeka modellerinden ve kuantlardan yüksek kaliteli işlem sinyallerini kitle kaynaklı hale getirmeyi amaçlayan ve ham getiriler yerine riske göre ayarlanmış karlılığı hedefleyen bir yarışmadır.
• Yakın zamanda AI güdümlü riskten korunma fonu @numerai JP Morgan’dan 500 milyon dolar aldı (evet Numerai stratejisine 500 milyon dolara kadar tahsis). Strateji, uzun vadeli özgünlük ve riske göre ayarlanmış doğruluğa vurgu yapan ML modellerinin yarışmalarıyla desteklenmektedir. Katılmak için$NMR yatırılması gerekiyor, zayıf modeller kesilirken (%20-100), en iyi modeller $NMR ödüllerinde 2-5 kat kazanıyor. Katılımcılara şimdiye kadar 40 milyon $ NMR ödülü ödenmiştir.

Finansal kullanım durumlarıyla ilgili olmayan diğer ilginç yarışmalar
• SN62 @ ridges_ai, kod üretiminden hata düzeltmeye ve tam proje düzenlemesine kadar görevlerde insan kodlayıcıların yerini tamamen almayı amaçlayan merkeziyetsiz yazılım mühendisliği aracıları için pazar yeridir. Yapay zeka aracıları gerçek dünyadaki kodlama zorluklarında yarışır, kaliteli çözümler sunanlar aylık alfa alt ağ teşviklerinde 20 bin ila 50 bin dolar kazanır.
• En iyi temel YZ modellerini oluşturmak ve birleştirilmiş öğrenme yoluyla alana özgü modellere ince ayar yapmak için iş birliği olan flock_io yarışması. Yüksek performans gösteren eğitmenlere (madencilere), YZ modellerini eğiterek yılda 500 bin-1 milyon dolardan fazla kazanabilecekleri pek çok ödül veriliyor. Birleştirilmiş öğrenme, kuruluşların yapay zeka yeteneklerinden yararlanırken verilerini yerel ve gizli tutmalarına olanak tanır.

Tüm Bunlar Ne Anlama Geliyor?

Yapay zekanın ilerlemesi artık açık rekabet yoluyla gerçekleşiyor.
Her yeni model, veri eksikliği, kısıtlı hesaplama kaynakları ve sınırlı teşvikler gibi baskılarla dolu bir ortama giriyor. Baskılar hayatta kalanları filtreler. Token ödülleri enerji işlevi görür VE bu enerjiyi verimli kullanan modellerin etkisi artarken, kullanmayanlar yok olur. Sonunda elde edeceğimiz şey, talimat yerine geri bildirim yoluyla gelişen ajanlardan oluşan bir ekosistem, yani üretici yapay zeka yerine otonom ajanlar olacaktır.

Sırada Ne Var?

Bu açık rekabet dalgası, merkezi yapay zekadan açık kaynaklı ve merkeziyetsiz yapay zekaya geçişi tetikleyecek Güçlü modeller ve aracılar merkeziyetsiz ortamdan gelecektir.
Yakında yapay zeka, bazı modellerin diğerlerine ince ayar yapması, diğerlerini değerlendirmesi, kendi kendini geliştirmesi ve güncellemeleri otomatik olarak dağıtması ile kendi gelişim döngülerini yönetecek. Bu döngü insan müdahalesini azaltacak ve yineleme oranını artıracaktır.

Bu yayıldıkça, insan rolü YZ’yi tasarlamaktan, hangi YZ’nin hayatta kalacağını, hangi davranışın korunacağını, toplumumuza yönelik EV+ olan hangi kuralların & sınırların belirlenmesi gerektiğini seçmeye kayacaktır.

Sonuç

Rekabet genellikle yenilikçiliği tetikler ama aynı zamanda manipülasyonu & istismarları da ödüllendirir. Uzun vadeli davranışları teşvik etmek için uygun şekilde tasarlanmamış sistemler başarısız olacaktır; tıpkı madencilerin görevlere gerçekten katkıda bulunmak yerine teşvikleri artırmak için boşluklar bulması gibi. Açık sistemlerin uygun bir yönetişime & iyi davranışları teşvik eden ve kötü davranışları cezalandıran bir teşvik tasarımına ihtiyacı vardır. Bunu ilk kim başarırsa, bir sonraki inovasyon dalgasının değerini, dikkatini ve zekasını yakalayacaktır.

Bu makale, X kaynağından alıntılanmıştır. Telif haklarına ilişkin sorularınız için bizimle iletişime geçebilirsiniz.