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文章介绍了自创生博弈理论——一种计算模型，该模型表明，在演化智能体系统中，将社会互动与复制成本耦合可以促进合作的涌现。研究使用 Z80 机器代码模拟进行了演示。
本文提出Semantic Lenia，一个将LLM推理转化为logit空间中连续动态系统的框架，通过非线性反馈展示了自主语义孤子和稳态极限环的涌现。
这篇预印本介绍了Neuroevolution Arena，一个GPU加速的人工生命平台，通过嵌套生态评估协议，比较跨神经架构的进化与基于强化学习的更新机制。
A tweet from DAIR AI highlights new research by Sakana AI introducing CEDAR, an LLM-agent method that designs, simulates, and refines complex system-dynamics models via Monte Carlo Tree Search over feedback structures, aiming to automate goal-directed design in artificial life.
本文提出了一个在噪声感知下觅食的人工生命捕食者-猎物模型，表明与盲目信任感知标签相比，不确定性感知决策策略能显著提高生存率，并且随着不确定性增加，智能体会从探索性策略转向保守性策略。
介绍了CEDAR，一种自主方法，利用LLM智能体结合蒙特卡洛树搜索来发现满足用户指定行为目标的复杂系统，减少了人工投入，并实现了目标导向的设计。
Fluoddity 是一个开源 2D 粒子系统，具有神经网络驱动的行为，受 physarum 运输模型启发，支持实时探索和变异粒子的类生命模式。
本文介绍OpenLife，一个概念验证系统，采用具有持久记忆和基于预算的新陈代谢的自主LLM智能体，实现开放世界人工生命。为期十二周的实验展示了涌现的生命样动态，包括自发活动、个体化和社会结构。
一个来自人工生命模拟的智能体被改造成一个真实的自主智能体，在笔记本电脑上运行，具备文件系统、代码执行、浏览器控制和任务管理能力，展现出持久的内部驱动力。