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本文提出利用“锯齿度”（jaggedness）指标刻画 Life-Like 网络自动机规则空间的结构，并将其作为混沌性与敏感性的理论代理，引导启发式规则选择策略。实验表明该方法在分类精度上接近全局最优（差距在 5% 以内），同时相比穷举搜索降低约 90% 的计算开销。
本文提出"空间感应头"（spatial induction heads），一种两层 gather-and-match 电路，解释 Transformer 如何在多维细胞自动机的序列化数据中进行上下文学习。研究表明，该电路可逼近贝叶斯后验并在确定性规则上实现精确预测，训练后的两层 Transformer 能泛化到未见过的规则。
本文比较了LSTM-UT与其他循环深度变换器在细胞自动机任务上的性能，展示了LSTM-UT通过有界门控记忆改进了深度外推和延迟回忆。
本文介绍了CARL，一种自奖赏强化学习框架，能够自主在如Lenia元胞自动机等复杂系统中发现和控制自组织现象，展示了其在操控孤子和零样本泛化方面的能力。
对Stephen Wolfram的著作《A New Kind of Science》的批判性评述，质疑其自大情绪及其在细胞自动机方面的科学主张。
这篇文章描述了GenOS，一个自定义多智能体框架，它自主演化Rust算法来解决NP难的逆生命游戏问题，发现了三种优化范式，并证明了378/400的数学极限。
作者分享了对Stephen Wolfram《A New Kind of Science》的思考，认为连续微积分只是算力匮乏时代对离散宇宙的工程妥协，并讨论了计算不可约性对传统预测范式的挑战。
Heikki Lotvonen 构建了一款极其简单的幼儿合作绘图应用 Mr. Baby Paint，意外发现了一种泛洪填充的元胞自动机，并开发了用于位图字体的像素加粗算法。
Grid Programs 提出了一种二维网格编程模型，指令在网格上排列，指针通过上下左右移动控制流程，无需变量名，已被证明图灵完备，为可视化编程、细胞自动机硬件和代码混淆开辟了新的设计空间。
文章介绍了使用现代C++和HashLife算法构建康威生命游戏模拟器GOLDE的过程，该模拟器能够在瞬间模拟数万亿代的演化。
CAX是一个高性能的开源库，用于细胞自动机研究，基于JAX构建。它可以将模拟加速高达2000倍，并支持任意维度的离散和连续自动机。