ASAL —— 与Sakana AI及OpenAI等机构合作，开发基于基础模型探索人造生命体系的系统

ASAL代表的是什么？

ASAL（自动化人工生命的搜索系统）是一个用于在人工生命领域内实现自动化探索的基础框架。该项目由Sakana AI与MIT、OpenAI等机构共同开发，其运作主要依赖于三种不同的搜索策略：监督目标导向搜索、开放型探索和照明模式探测。具体来说，监督目标导向搜索旨在识别出能够生成特定现象或事件链的模拟；开放型探索则专注于挖掘那些能不断产生新颖行为模式的模型；而照明模式探测致力于寻找展示多样化行动特征的仿真场景。ASAL已在多种经典人工生命平台上得到验证，包括Boids、粒子系统、类生命元胞自动机、Lenia以及神经元胞自动机等，并且成功揭示了以前未曾观察到的生命形态，从而进一步拓宽了该领域的研究范围。

ASAL的核心作用

• 带指导的目标探寻通过搜寻和识别能够生成指定目标事件或事件系列的人工生命模型，助力研究人员定位符合特定现象需求的仿真场景。
• 开放性检索探寻能够不断生成新颖行为与独特事件的人工生命模型，以期在虚拟环境中再现并复制现实中层出不穷的创新现象。
• 灯光型探索观察到一系列展示出丰富行为模式的虚拟生物模型，这些模型映射并细分了所有潜在的虚拟生命力表现领域，从而探索“生命的多种可能性”。
• 多材料适应性于多个不同类型的人工生命系统中进行操作，涵盖如Boids、粒子生命、生命游戏、Lenia及神经细胞自动机等领域，体现了其广泛的应用潜力。
• 数量分析借助基础模型在语义表达上的实力，我们能够将过去仅能做定性研究的人工生命现象转变为可量化评估的对象，并为此类研究引入创新的测量与解析手段。

ASAL的核心技术机制

• 基于视觉与语言的底层模型利用CLIP（对比学习下的图文预训练）技术，把图片与文字转换至同一表达空间内，并执行相似度评估。
• 集成与相似度评估利用视觉-语言模型把生成的图像与描绘特定现象的文字提示映射至同一表达空间，进而评估两者间的相似度。
• 改进算法通过采用优化技术（例如遗传算法或CMA-ES），对仿真参数进行微调，以增强目标效应在仿真结果中的表现和精确度。
• 查找方法由于提供的内容仅有冒号，并没有具体的信息或句子，因此无法完成要求的伪原创改写。如果您能提供具体的文本或者信息段落，我将很乐意帮您进行相应的改写工作。请再次提供详细的内容以便于我能更好地帮助到您。
  • 带指导的目标探寻：通过优化生成图像与目标描述的一致性来定位特定的仿真。
  • 开放性检索寻求开放式的模拟方案，以期在基本模型的表示空间内，使生成的图像相较于以往的状态展现出更高的新颖性。
  • 灯光型查找力求扩大一组仿真在基本模型表述区域内的覆盖面，这相当于缩减每个仿真到其最接近点的间距，并致力于发现具有多样性的仿真。

ASAL项目的所在位置

• 官方网站PROJECT访问地址：asal.pub.sakana.ai
• Git存储库：访问SakanaAI的asal项目仓库，请前往https://github.com/SakanaAI/asal
• 关于arXiv的技术文章在该链接中展示的文档提供了对最新研究成果的深入探讨，可通过访问此URL获取详细信息: https://arxiv.org/pdf/2412.17799。

ASAL的使用情境

• 对生物演化的探索研究通过仿照生物进化的机制，探索基因变化与自然筛选怎样促成新物种的形成。
• 智能化机器人的行动表现研究机器人于陌生环境中如何调整自身行为及优化学习方法，以增强其独立操作能力。
• 视频游戏人工智能编程在游戏中创建具备复杂行为模式的非玩家控制角色(NPC)，能够增强游戏的真实体验并增加其难度。
• 生态保育仿真通过仿真各种防护手段对生态环境的作用效果，为生态保育的政策制定者们供应基于数据的研究支持。
• 创意艺术作品创作能够随观众参与及外界条件改变而不断演进的动感艺术品。