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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。
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。