主要观点总结
本文介绍了基于大模型的ASAL（人工生命自动搜索）研究范式在ALife（人工生命）领域的应用。ASAL利用多模态大模型来指导ALife模拟，在包括康威生命游戏在内的各种ALife基础方法上展现了有效性，并挖掘出了以前从未被发现的新生命形式。ASAL能够实现开放式进化，并利用大模型自动搜索人工生命形式。该研究旨在突破人工设计模拟的瓶颈，加快对涌现、进化和智能的理解。
关键观点总结
关键观点1: ASAL利用多模态大模型指导ALife模拟
ASAL结合大模型技术在人工生命的模拟过程中，通过搜索策略发现新的生命形式，提高了模拟的效率和准确性。
关键观点2: ASAL实现开放式进化
ASAL不仅能够复现特定生命现象，还能实现开放式进化，探索生命可能性空间，为人工生命的进化研究带来新的突破。
关键观点3: ASAL在多个经典ALife环境中的有效性得到验证
研究人员在多个经典的人工生命环境中验证了ASAL的有效性，包括鸟群算法、粒子生命模拟等。实验结果显示，ASAL能够搜索到与目标文本提示匹配的模拟，并展现出有效的开放式搜索能力。
关键观点4: ASAL对人工生命现象实现定量分析
利用基础模型的语义表示，ASAL实现了对人工生命现象的定量分析，突破了此前只能定性分析的限制。
关键观点5: ASAL研究加快了对涌现、进化和智能的理解
该研究认为，ASAL的核心原理可以激发下一代AI系统的发展，并加快对涌现、进化和智能的理解。
文章预览
鱼羊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 大模型版生命游戏来了。 ALife，即人工生命，旨在通过人工手段研究生命和类生命过程。程序员们深深着迷的 康威生命游戏 ，就属于这一研究领域。 现在，来自Transformer作者之一Llion Jones创办的Sakana AI，以及 MIT、OpenAI 等研究机构的联合团队，基于大模型提出了一种新的ALife研究范式—— ASAL ，人工生命自动搜索。 也就是 利用多模态大模型来指导ALife模拟 。 研究人员发现，在包括康威生命游戏在内的各种ALife基础方法上，ASAL都行之有效，还挖掘出了以前从未被发现的新生命形式。 并且，ASAL像康威生命游戏一样，展现出了 开放式进化 的特点。 利用大模型自动搜索人工生命 ALife主要通过计算模拟来研究生命，核心是搜索并绘制出整个可能的模拟空间。 而此项研究的主要目的，就是
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