主要观点总结
Sakana AI联合MIT、OpenAI等机构提出了自动搜索人工生命的新算法，使用视觉-语言基础模型自动发现人工生命。通过ASAL全新框架，研究者们能够在各种经典的人工生命模拟中发现新的生命形式。文章还介绍了ASAL的应用领域、实验验证和与其他基础模型的对比。
关键观点总结
关键观点1: Sakana AI等机构提出自动搜索人工生命的新算法
使用视觉-语言基础模型自动发现人工生命，提出了一个创新方案，利用基础模型（FM）来自动化搜索合适的模拟。
关键观点2: ASAL全新框架的应用
ASAL可以在各种经典的人工生命模拟中发现新的生命形式，包括Boids、Particle Life、生命游戏（Game of Life）、Lenia和神经元胞自动机（Neural Cellular Automata）。已经发现了一些全新的元胞自动机规则，比原始的康威生命游戏更具开放式和表现力。
关键观点3: 实验验证
研究者通过多种基质的实验验证了ASAL的有效性，随后利用基础模型（FM）对部分发现的模拟进行了新颖的定量分析。包括单一目标搜索、时间序列目标搜索、搜索开放式模拟和启迪式搜索等。
关键观点4: 基础模型的重要性
在启迪式实验中，通过对基础模型进行消融分析，结果显示CLIP和DINOv2在创建与人类认知一致的多样性方面显著优于基于像素的表示。
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新智元报道 编辑：编辑部 HYZ 【新智元导读】 Sakana AI联合MIT、OpenAI等机构提出了全新算法，自动搜索人工生命再达新的里程碑！不需要繁琐手工设计，只通过描述，AI就能发现全新的人造生命体了。 就在刚刚，由Transformer八子创立的Sakana AI，联合来自MIT、OpenAI、瑞士AI实验室IDSIA等机构的研究人员，提出了「自动搜索人工生命」的新算法！ 论文地址：https://arxiv.org/abs/2412.17799 值得一提的是，世界上首个「AI科学家」便是由Sakana AI提出的——就是可以独立搞科研，完全不需要人类插手的那种。不仅如此，它当时还直接一口气肝出了10篇论文。 言归正传，ALife，即「人工生命」，是一门跨学科研究，旨在通过模拟生命的行为、特性和演化过程来理解生命的本质，通常结合了计算科学、生物学、复杂系统科学以及物理学等领域。 人工生命（ALife）的
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