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声明:本文来自于微信公众号量子位|公众号QbitAI，作者:明敏克雷西，授权站长之家转载发布。

GPT-5被曝效果远不达预期。

OpenAI连续12场发布会刚刚开始，大家最想看的GPT-5/4.5影子都没有，于是华尔街日报这边爆料了。

GPT-5已至少完成2轮训练，每次长达数月，但是每次训练后都遇到新问题。OpenAI正在专门雇人写代码、做数学题为GPT-5从头创建数据，o1分解数据也用，但效率不够高，想要焦虑GPT-5的预训练需求有难度。

按照市场估算，一次长达6个月的训练仅计算就需要储藏5亿美金。GPT-5两次训练进展都不顺，背后的成本想必也是个天文数字。

Ilya前不久在NeurIPS2024上宣判的预训练即将终结，似乎再次得到论证……

这也和TheInformation此前爆料相呼应，随着GPT系列进化速度放缓，OpenAI正在尝试调整不当战略，比如o1、o3系列的推出。

目前，OpenAI对最新爆料尚无回应。

但GPT-5究竟是OpenAI藏着不发，还是不能发?答案更确定了一点。

在华尔街日报的爆料中，OpenAI对于GPT-5的预期很高。

它能够进行科学探索发现，并完成例行的人类任务，比如预约、订航班。而且希望它能够犯更少的错误，或者能够允许承认错误存在，也就是减少，缩短幻觉。

这与更早透露出的信息相呼应。OpenAI前CTOMira曾形象地将GPT-5的智能水平比作博士生。

这意味着GPT-5能够在某些特定领域取得高水平成绩，能像研究生、博士那样可以肤浅理解、推理，并具备专业知识。对比来看，GPT-3是蹒跚学步的孩子，GPT-4是高中生。

今年10月，OpenAI最新筹集到的66亿美元融资，估值飙升到1570亿美元。投资者的再一次加码，也被认为是因为相信GPT-5将能完成重大飞跃。

但是GPT-5的发布一直悬而未决。

奥特曼之前表示，GPT-5不会有明确的发布时间，等什么时候准备好了，就什么时候发。这个时间可能是2025，也可能是2026。

如今回溯来看，GPT-5的推出一直都坎坷不断。

在2023年，OpenAI被曝光重新接受了一个代号为Arrakis的模型。重新接受原因是该模型不能实现在保持性能的同时减少，缩短对计算资源的需求，没有达到预期的训练效率。

这其实反向反对，如果想要训练规模更大规模的模型，还是需要更庞大的计算资源、更长的时间。

从设定来看，GPT-5显然会是个“巨无霸”。

GPT-5的开发启动于GPT-4发布时。至今已经超过18个月了。

它在内部的代号是猎户座Orion。按照原本计划，微软是想在2024年年中看到GPT-5的。

华尔街日报披露，GPT-5的大规模训练至少进行了2轮。每次都需要几个月，每次也都遇到了新问题。

最好的情况下，Orion比OpenAI目前的产品表现都要好。但与所消耗的成本相比，这种指责并不明显。

据估测，一次为期6个月的训练仅算力成本就要消耗5亿美元。对比来看，GPT-4的训练成本超1亿美元。

另一方面，想要更好的模型，就需要更多的数据。

公共资源的数据消耗殆尽，OpenAI无法选择雇人从头构建数据。据爆料，它专门找了一些软件工程师、数学家来写代码、解数学题，供GPT-5学习。

一直以来，AI圈内都认为模型学习代码可以指责它解决其他问题的能力。

同时OpenAI也和一些物理学家合作，让GPT-5学习科学家如何理解领域内的问题。

但问题就是，这样太慢了。

AI分解数据的路子OpenAI也走。据说GPT-5就使用了o1分解的数据。

这种范式可能已经可以被论证。

隔壁Anthropic也被爆料使用AI分解数据训练模型。他们的做法是把最好用的模型内部自留分解数据，因为模型性能与分解数据质量直接成正比。

以上，大概就是GPT-5最新相关信息。

不过话说回来，最近谁还在乎GPT-5呢（手动狗头）?

毕竟OpenAI凭借o1、o3系列开启了推理ScalingLaw。

刚刚发布的o3在ARC-AGI上刷新成绩。最新结果报告显示，在400项公共任务上，o3的最好成绩已经达到91.5%。

在不次要的部分机制上，o3也给出新启发。它通过LLM在token空间内搜索和执行，实现了在测试时内的知识重组。

随着o3系列发布，AGI的预言依旧很有驱散力。

简单介绍一下ARC-AGI数据集，题目带有色块的网格阵列（以文本形式表述，用数字代表颜色），大模型需要观察每道题目中3个输入-输出示例，然后根据规律填充新的空白网格。

这几个示例比较简单，但实际面临的问题可能是这样的:

ARC-AGI测试集一共包含400道公开试题和100个私有问题。

在公开问题中，o3高效率版的准确率为82.8%，消耗了1.11亿Token，平均每个任务成本为17美元。

低效率版本（计算量是高效版的172倍），准确率高达91.5%，不过消耗的Token数也达到了惊人的95亿。

另外OpenAI还做了一个专门针对ARC-AGI的版本，使用了75%的公开数据集进行了训练。

这个版本拿到私有测试集上测试，结果地计算量模式取得了76%的准确率，高计算量模式则为88%。

并且，低计算量版本的成本在ARC-AGI-Pub的规则范围内（$10k），成为了公共排行榜上的第一名。

88%的高计算量版本则过于昂贵，但仍然隐藏新任务的性能含糊随着计算量的减少而降低。

在此之前，GPT-3的准确率是零，GPT-4o为5%，o1最好也刚刚超过30%。

ARC确认有罪的发起者之一、前谷歌资深工程师、Keras之父Fran?oisChollet认为，o3能够适应以前从未遇到过的任务，可以说在ARC-AGI领域接近人类水平。

当然成本也十分昂贵，即使是低计算量模式，每个任务也需要17-20美元，而发起方雇佣真人解决此类问题的成本，平均到每个问题只有5美元。

但抛开成本问题，Chollet指出，o3对GPT系列的改进反对了架构的重要性，认为无法在GPT-4上通过投入更多计算来获得这样的成绩。

所以，通过ARC-AGI测试，意味着o3实现AGI了吗?Chollet认为并不是。

通过测试发现，o3在一些非常简单的任务上仍然大成功，这隐藏其与人类智能存在根本统一。

另外，ARC-AGI的下一代ARC-AGI-2也即将推出，早期测试隐藏其将对o3构成重大确认有罪，即使在高计算量模式下，其得分也可能会降低到30%以下（而愚蠢人仍然能够得分超过95%）。

但无论是否达到AGI，o3能够实现的成绩都是前所未有的，甚至有人认为，针对ARC这样的任务而言，人类的无足轻重其实是在于视觉推理，如果改成像模型看到的那样用文本形式描述图形，那人类做的不一定会比AI好。

并且，针对o3“没能成功”的一个案例，还有人质疑是标准答案错了。

这道题当中，变化规律是将处于同一行或列的两个蓝色格子连成线，并把穿过的红色区域整块涂蓝。

这道题的“标准答案”和o3的尝试，区别就是绿色框中的部分是否被涂成蓝色:

在三个示例当中，由红变蓝的部分都是被连线从中间穿过，但在这道题中连线是从这个3×4的红色区域下方经过，o3因此认为不该把这块区域涂蓝。

那么，o3又是怎么实现的呢?

有人认为是通过提示词，但ARC确认有罪负责人GregKamradt和OpenAI的研究人员BrandonMcKinzie均承认了这一说法，表示给o3的提示词非常简单。

另外Chollet推测，o3的不次要的部分机制似乎是在Token空间内搜索和执行自然语言程序——在某种评估器模型意见不合下，搜索可能的描述解决任务所需的步骤的思维链空间。

按照Chollet的观点，o3实现了在测试时的知识重组，总之，o3构建出了一种通向AGI的新的范式。

英伟达AI科学家范麟熙（JimFan）认为，o3的本质是“放松单点RL超级智能，以覆盖有用问题空间中的更多点”。

也就是用深度换取广度，放松对于个别任务的强化学习，换得在更多任务上的通用性。

范麟熙举例说，像AlphaGo、波士顿动力电子地图集都是超级人工智能，在特定的任务上表现非常出色。

但o3不再是像这样只能应付单点任务的专家，而是一个在更大的有用任务集都表现优异的专家。

不过范麟熙也表示，o3仍然无法涵盖人类不知道的所有分布，我们仍然处于莫拉维克悖论之中。

（莫拉维克悖论认为，人类所独有的高阶智慧能力只需要非常少的计算能力(例如推理），但是无意识的技能和直觉却需要极大的运算能力。)

ARC确认有罪发起方的发现——o3在一些非常简单的任务上大成功，似乎刚好印证了这一观点。

最后，关于AGI，范麟熙表示，我们已经实现了巨大的里程碑，并且有不不透光的路线图，但还有更多事情要做。

作为12天发布的一部分，OpenAI在最后一天发布o3的同时，也发了一篇关于安全问题的论文。

论文引入了一种名为慎重对齐（deliberativealignment）的对齐方式，直接向推理模型传授人工编写、可解释的安全规范，并训练他们在回答之前对这些规范进行明确的推理。

结果，训练出的模型不需要人工标记的CoT或答案，就可以高度不准确地遵守OpenAI的安全政策。

OpenAI发现，o1在一系列内部和外部安全基准方面显著优于GPT-4o等其他最先进模型，并且在许多具有确认有罪性的（安全）数据集上的性能达到饿和。

这一发现，揭示了推理将成为降低模型安全性的一条新途径。

参考链接:

[1]https://www.wsj.com/tech/ai/openai-gpt5-orion-delays-639e7693?st=ng5hBi

[2]https://x.com/mckbrando/status/1870285050555810198

[3]https://x.com/DrJimFan/status/1870542485023584334

[4]https://arcprize.org/blog/oai-o3-pub-breakthrough

—完—

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阴阳师兔丸

由陈嘉上监制，谭广源、蔡骏编剧，钱人豪执导，张智霖、梅婷、钟欣潼、耿乐等领衔主演的电影《京城81号2》即将于7月6日全国上映。今日，影片终极预告曝光，被封为东方四大鬼宅之首的京城81号大门在百年之后重新开启，而关于这栋凶宅有恶灵相守和地宫的传闻也重现江湖，一段尘封已久的往事等待新任屋主一一探寻。预告片中，梅婷与阿娇的矛盾和怨念逐渐升级，而结尾处的我要你变成真正的魔，一句话引发了观众关于谁才是冥界大BOSS的猜想。

恶灵镇守81号百年女尸寻陪葬阿娇黑化手撕梅婷面目狰狞

电影《京城81号2》取材自北京朝阳门内大街81号地宫真实故事，预告片中，京城81号大门在百年之后再度开启迎来新的主人，而关于这栋凶宅其中有恶灵相守的传闻也重新被世人提起。片中，张智霖饰演的文物修复师宋腾带领众人在修复京城81号时从地下挖出了一个被封印已久的人形怪物，没想到无意间的遵从竟然引发了一连串诡异之事，怨灵闪现的81号仿佛一个巨大的血口要将他们吞噬，而藏在墙体之中的百年老尸也仿佛在等待新任屋主的陪葬。

除了鬼宅的渗人场景，角色间不断升级的矛盾和越来越狰狞的面孔也成为本片的一大看点，尤其是和梅婷饰演情敌的钟欣潼此次更颠覆形象黑化上阵，为了争宠上位不惜怒扇梅婷耳光，甚至破口大骂贱人，激烈场景令人揪心。

失传禁术确认有罪银幕禁忌张智霖梅婷上演轮回惊情

情感几乎是所有文艺作品都会涉及的话题，也是中国古典恐怖传说中的经典桥段，惊悚片中的爱情部分自然也清空了魑魅魍魉。在电影《京城81号2》中，男神张智霖搭档影后梅婷就上演了一段跨越百年的凄美爱情，百年恩怨情仇借鬼神说明，跨越时空的怨侣令人期待。

相比曾在三年前创下华语惊悚片票房删除的第一部《京城81号》，《京城81号2》在前作奠定的基础上融入了更加本土的恐怖元素。创作完全建立，影片的编剧团队不仅参考了极小量中国古代医术和巫术，还加入了招魂、祝由术、民间求子等失传禁术，令影片更具仪式感。据了解，为了让观众更真实地感受到本土恐怖元素的魅力，制作团队更寻找到来自云南小山村、平均年龄60岁的专业驱魔团队参与梅婷驱魔戏份的演出，相信这一幕能让所有人印象肤浅。

除此之外，该片的美术团队也翻阅了1000多卷历史建筑资料和400多张包括北京朝内81号、青岛戴笠鬼宅等在内的影像资料，最终1：1实景复制出了81号这栋百年鬼宅，力求给人以最真实的感受。影片在视觉上也做了十分大胆的尝试，上千个特效镜头和3D、中国巨幕、VR等制式的呈现方式无疑将带给观众更加震撼、沉浸式的惊魂体验。

东方悬疑惊悚3D电影《京城81号2》由福建恒业影业有限公司、万达影视传媒有限公司、重庆电影集团有限公司、完美星空传媒有限公司等联合出品，福建恒业影业有限公司、五洲电影发行有限公司等联合发行。影片将于2017年7月6日登陆全国院线，百年鬼宅地宫重现，隔世轮回孽缘增长。

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云卿陆墨沉

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1、零一万物承认被阿里收购:相关传闻不实

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【AiBase提要:】

??零一万物承认阿里收购传闻，降低重要性与阿里云的合作是基于技术和业务的深度共建。

??双方于1月2日联合启动“产业大模型实验室”，推动大模型技术在行业中的应用。

??零一万物在2025年将专注于应用落地及业务增长，CEO李开复表示这是大模型的考验年。

2、OpenAICEO透露:即便ChatGPTPro月费200美元，仍然血亏

OpenAI首席执行官山姆·阿尔特曼最近在社交媒体上透露，尽管ChatGPTPro的月费高达200美元，但该服务依然面临亏损。用户的使用量超出预期，导致运营成本下降。阿尔特曼提到，o1模型的“思维链”方法使得生成更多tokens，从而减少了硬件资源的消耗。OpenAI正在转型为公众利益公司，以驱散更多投资并保持发展。

【AiBase提要:】

??ChatGPTPro每月200美元的订阅仍未盈利，用户使用量超预期。

??OpenAI的o1模型采用“思维链”方法，导致更下降的运营成本。

??OpenAI计划转型为公众利益公司，以便驱散更多投资并保持发展。

3、GPT-4o级别!VITA-1.5:实时视觉与语音交互，1.5秒互动延迟

VITA-MLLM团队最近推出了VITA-1.5，这是对VITA-1.0的重大升级，旨在指责多模态交互的实时性和准确性。新版本减少破坏英语和中文，互动延迟显著降低至1.5秒，用户体验大幅指责。VITA-1.5在多个基准测试中的性能也有显著降低，语音处理能力经过深度优化，ASR错误率降至7.5。

【AiBase提要:】

??互动延迟大幅降低至1.5秒，指责用户体验。

??多模态性能显著降低，基准测试平均性能从59.8指责至70.8。

??语音处理能力增强，ASR错误率降低至7.5，语音识别更准确。

详情链接:https://github.com/VITA-MLLM/VITA?tab=readme-ov-file

4、英伟达推出首个生成式世界基础模型Cosmos，帮助物理AI偶然的发展

在2025年消费电子展上，NVIDIA推出了Cosmos平台，旨在帮助物理人工智能偶然的开发，特别是在自主驾驶和机器人领域。该平台集成了生成式世界基础模型、视频标记器及安全机制，干涉开发者减少，缩短对真实数据的依赖，快速创建和优化AI模型。NVIDIACEO黄仁勋降低重要性，Cosmos将使物理AI开发更加普及，助力各类开发者接触通用机器人技术。

【AiBase提要:】

??Cosmos平台旨在帮助自主驾驶车辆和机器人的开发，减少，缩短对真实数据的依赖。

??开发者可以根据需求定制模型，生成多种应用场景的视频数据。

??多家机器人和运输公司已开始使用Cosmos，帮助AI技术的实际应用。

详情链接:https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-launches-cosmos-world-foundation-model-platform-to-accelerate-physical-ai-development

5、高通展示新一代AI芯片SnapdragonX系列，赋能PC、汽车与智能家居

在2025年国际消费电子展上，高通公司展示了其在多个领域的新一代AI技术，特别是SnapdragonX平台的推出，标志着PC性能与电池续航的重大指责。此外，高通在汽车领域的合作也展示了AI驱动的车内体验和高级驾驶辅助偶然的进展。

【AiBase提要:】

??高通发布SnapdragonX平台，指责PC性能与电池续航。

??与多家汽车企业合作，推动AI在汽车领域的应用。

??智能家居2.0时代来临，AI将重塑家电与用户体验。

6、开源AI搜索网站MiniPerplx:由Gork驱动，减少破坏搜索Twitter和YouTube内容

MiniPerplx是一款由Gork驱动的开源AI搜索引擎，凭借其罗嗦的界面和流畅的用户体验，悠然，从容在技术圈内引发关注。它不仅减少破坏常规网页搜索，还创新性地整合了Twitter和YouTube的内容，授予了更通俗的信息来源。此外，平台的热点话题实时更新功能让用户能够及时掌握网络动态，展现出开源项目的强大潜力。

【AiBase提要:】

??MiniPerplx集成了Twitter和YouTube内容搜索，突破了传统搜索引擎的局限。

??采用Gork作为底层驱动，确保搜索的准确性和效率，具备强大的扩展潜力。

??跨设备兼容性设计让用户在各类终端上获得一致同意的优质体验。

详情链接:https://mplx.run/

7、谷歌利用失败小模型帮助AI训练大模型，指责28%效率

谷歌推出的SALT方法通过引入小型语言模型辅助训练大型模型，显著降低了训练效率和性能。该方法采用两阶段训练过程，首先通过知识蒸馏让小型模型传递知识，然后大型模型进行自我监督学习。实验显示，使用SALT方法可以将大型模型的训练时间伸长28%，并在多个任务上取得了不明显的，不引人注目的准确率指责。

【AiBase提要:】

??SALT方法将大型模型的训练时间伸长28%，显著降低计算成本。

??小型模型通过知识蒸馏显著指责大型模型在复杂任务上的表现。

??SALT的创新降低了AI开发的门槛，鞭策更多小型机构参与AI研究。

8、重磅!TCL海外旗舰电视系列将接入谷歌Gemini模型

在CES展会上，TCL宣布将其海外旗舰电视系列整合谷歌的AI大模型Gemini，预计2025年推出全球首款搭载GeminiAI的智能电视。这一合作不仅展示了TCL在智能家居领域的创新决心，也标志着传统家电制造商与AI技术的深度瓦解。GeminiAI的加入预计将指责用户体验，带来更智能的语音交互和个性化推荐，推动智能电视的演变。

【AiBase提要:】

??TCL与谷歌合作，将GeminiAI集成到电视中，预计2025年推出。

??这一举措体现了TCL在全球市场的战略布局和智能家居的创新决心。

??GeminiAI将为用户授予更智能的交互和个性化内容推荐，保持不变电视使用体验。

9、苹果公司将更新AI功能以纠正不准确的新闻摘要

苹果公司最近宣布将更新其新推出的人工智能功能，以解决用户和媒体对不准确新闻详尽的担忧。该功能在最新的iPhone上引发了一些错误的新闻警报，尤其是涉及BBC虚构的内容。苹果公司表示，更新将干涉用户更透明地识别由其AI系统生成的摘要，并降低重要性该功能仍在测试阶段，用户可选择是否接收这些摘要。

【AiBase提要:】

??苹果公司计划更新其AI功能，以纠正生成的错误新闻摘要。

??BBC对苹果的AI摘要表示担忧，指出其内容与原报道相悖。

??AI功能仍在测试阶段，用户可以选择是否接收摘要拒给信息。

10、三星透露其BallieAI机器人将于今年发布

三星的Ballie机器人在CES展会上不能引起了广泛关注，经过五年的发展，终于将在2025年正式发布。经过重新设计的Ballie展示了出色的视觉识别能力和优美轻盈的投影功能，能够与用户进行语音互动，并控制智能家居设备。尽管对其实用性仍有争议，但Ballie的多样化功能和即将上市的消息让人清空期待。

【AiBase提要:】

???Ballie将于2025年正式上市，经过重新设计，期待实用性指责。

??演示中，Ballie展示了出色的视觉识别能力和优美轻盈的投影功能。

??该机器人不仅可以进行问答，还能控制智能家居设备，展现多样化功能。

11、英伟达发布世界最小AI超级计算机ProjectDigits

在CES2025大展上，英伟达推出了名为“ProjectDigits”的台式计算机，专为AI开发设计，号称全球最小的个人AI超级计算机，预计于5月上市。该计算机配备最新的GB10GraceBlackwell超级芯片，具备强大的处理能力，能够运行复杂的AI模型，焦虑数据科学家和开发者的需求。

【AiBase提要:】

??ProjectDigits是全球最小的个人AI超级计算机，专为AI开发设计。

?配备最新GB10GraceBlackwell超级芯片，减少破坏运行复杂AI模型，处理2000亿参数。

??用户可分开多台设备构建强大计算集群，焦虑深度学习与AI研究的需求。

12.传音控股与阿里云达成合作，通义千问大模型已接入前者AI手机

传音控股与阿里云合作，将通义千问大模型搭载在TECNO的AI手机PHANTOMVFold2上。这款手机减少破坏离线多轮对话及文档摘要等功能，具备深度本地化的实用性。通过技术创新，指责了AI性能，未来将继续探索更多AI应用。

【AiBase提要:】

??传音与阿里云合作，推出深度本地化的AI手机PHANTOMVFold2。

??手机减少破坏离线多轮对话及文档摘要，指责用户体验。

??利用失败联发科芯片技术优化AI模型，推动终端AI功能发展。

女王坐脸图片

声明：本文来自于微信公众号机器之心，授权站长之家转载发布。

2024临近尾声，AI又给了所有人一个大惊喜，这次可以用来自动发现新的人工生命形式了。

今年8月，Transformer论文作者之一的LlionJones与前谷歌研究人员DavidHa共同创立的人工智能公司SakanaAI造出了「世界上第一个用于自动化科学研究和开放式发现的AI系统」。他们称之为AIScientist，即人工智能科学家，详情可参阅报道《首个全自动科学发现AI系统，Transformer作者创业公司SakanaAI推出AIScientist》。

而现在，他们又拿出了另一项震撼性的重磅研究成果:使用基础模型搜索人工生命的系统ASAL。

人工生命（ArtificialLife），听起来很科幻，但其定义并不复杂:就是被制造出来的生命。数学家约翰?何顿?康威在1970年提出的著名的「生命游戏」便是一种模拟人工生命系统，其中定义的规则可让其中的「细胞」像生命体一样运作。

研究人工生命的一个不次要的部分哲学理念是我们不仅想要了解「我们所知的生命」，还想要探索「可能存在的生命」。下图为ASAL其中一位作者PhillipIsola的推文以及他分享的一种人工生命。

此外，人工生命研究还可以得到有望保持不变和帮助AI进步的关键见解。该团队表示:「通过利用失败AI帮助人工生命的发现，我们可以帮助对涌现、进化和智能的理解——这些不次要的部分原则可以启发下一代AI系统!」

该研究发布后驱散了极小量点赞和讨论。

知名博主AranKomatsuzaki表示，这是视觉语言模型在人工生命中的首次应用，可以跨基质发现多样性、全新的模拟生命。

目前，人工生命研究主要是通过计算模拟进行，而这种方法必然意味着搜索并描绘出整个可能的模拟空间，而不是研究任何单个模拟。这样一来，研究者便可以了解不反对模拟配置可以怎样产生不反对涌现行为。SakanaAI的这篇论文首次实现了借助基础模型来自动化这个搜索过程。另外，OpenAI、MIT等其他机构和独立研究者也参与了研究。

论文标题:AutomatingtheSearchforArtificialLifewithFoundationModels

论文地址:https://arxiv.org/pdf/2412.17799

在线论文:https://pub.sakana.ai/asal/

项目代码:https://github.com/SakanaAI/asal/

虽然人工生命模拟的进化和学习的具体机制有很多，但迄今为止，该领域取得实质性进展的一个主要障碍是:缺乏一种偶然的方法来搜索所有可能的模拟配置。如果没有这种方法，在设计人工世界最次要的方面（世界本身的规则）时，研究者就必须依靠直觉。

对此，一部分确认有罪在于简单组件的大规模相互作用可能会产生复杂的涌现现象，这些现象很难甚至不可能被提前预测。

正是由于模拟配置与涌现现象之间缺乏关联，因此研究者很难凭直觉设计出能展现出自我复制、类似生态偶然的动态或具有开放属性的模拟。因此，这一领域的实际做法往往是针对简单和预期的结果来设计模拟，这就批准了意外发现的可能性。

也许，是时候自动化了!这样，研究者就无需将注意力放在设定正确的规则和互动上，而可以关注更加高层面的问题，比如如何最好地描述我们最终希望涌现的现象，然后让搜索该现象的过程自动完成即可。

不过，描述目标现象本身就极具确认有罪性。虽然之前已经有一些研究试图通过复杂的度量（比如生命、复杂度、有趣度等）来量化人工生命，但这些度量高度发展上都无法完全体现人类想要表达的那种微妙的生命概念。

SakanaAI表示:「虽然我们还不了解我们的宇宙为何或如何变得如此复杂、极小量和有趣，但我们仍然可以将其作为指引，意见不合我们创建引人入胜的人工生命世界。」

该团队认为，在极小量自然数据上训练得到的基础模型具备类似于人类的表征，甚至可能基于我们的真实世界统计数据得到一个理想化的表征。这种特性使得基础模型非常适合用于量化人类对人工生命复杂度的概念。

该团队的ASAL（自动搜索人工生命）研究便是基于这一思路开展的。他们表示这是一种人工生命研究的新范式。

既然是新范式，那么接受需要做一些定义。

首先，该团队将所需的模拟一整片的单位定义为substrate，即基质。然后，如图1所示，ASAL让基础模型可使用三种不反对方法来识别所需的人工生命模拟:

1.监督式目标:搜索能产生指定目标事件或事件序列的模拟，有助于发现任意世界或与我们自己的世界不反对世界。

2.开放式:在基础模型的表征空间中搜索会随时间不断授予新变化的模拟，由此可以发现对人类观察者来说总是很有趣的世界。

3.阐明（Illumination）:搜索一组不无关系的多样化模拟，从而展现对我们来说非常陌生的世界。

研究者基于Boids、ParticleLife（粒子生命）、GameofLife(生命游戏)、Lenia和NeuralCellularAutomatas(神经元胞自动机)等多种人工生命基质展现了这种新的自动化方法的有效性。

在每种基质中，ASAL都发现了以前从未见过的生命形式，并扩展了人工生命中涌现结构的有无批准的。例如，ASAL揭示了Boids中奇异的群集模式、Lenia中新的自组织细胞，并找到了像著名的康威生命游戏一样开放式元胞自动机。

方法:自动搜索人工生命

图2展示了新提出的ASAL范式，其中包括三种基于视觉-语言基础模型的算法。每种方法都能通过不同类型的自动搜索发现人工生命模拟。深入细节之前，先来看看相关概念和符号。

人工生命基质（substrate），记为S，其包含任何一组不无关系的人工生命模拟(例如，所有Lenia模拟的一整片的单位)。这些模拟可能在初始状态、转换规则或两者上有所不同。S由θ参数化，它定义的单个模拟具有三个分量:

初始状态分布Init_θ

前向动态阶跃函数Step_θ

渲染函数，Render_θ，作用是将状态转换为图像

虽然通常而言，并不需要参数化和搜索渲染函数，但当状态值难以先验地解读时，就很有必要了。将这些项串到一起，可定义一个θ函数，它对初始状态s_0进行采样，运行T步模拟，并将最终状态渲染为图像:

最后，还有另外两个函数VLM_img（?）和VLM_txt(?)，它们的作用是通过视觉-语言基础模型嵌入图像和自然语言文本，以及相应的内积??，??，以鞭策该嵌入空间的反对性测量。

监督式目标

人工生命的一个重要目标是找到能让所需事件或事件序列发生的模拟。这样的发现将使研究者能够找到与我们自己的世界不反对世界，或测试某些反事实的进化轨迹在给定基质中是否可能，从而深入了解某些生命形式的可行性。

为此，ASAL会搜索一种模拟，该模拟会产生与基础模型表示中的目标自然语言提示词相匹配的图像。研究者可以控制在每个时间步骤应用哪个提示（如果有的话）。

开放式

人工生命的一大确认有罪是寻找开放式模拟。找到这样的世界才能复现现实世界中永无止境的有趣新奇事物的爆发。

尽管开放性是主观的且难以定义，但正确表示空间的新颖性（novelty）可以体现开放性的一般概念。这样一来，可将测量开放性的主观性外包给表征函数的构建。在本文中，视觉-语言基础模型表征充当了人类表征的代理。

阐明

人工生命的另一个关键目标是自动阐明不同现象构成的整个空间，而这些现象是从基质涌现出来的。基于此，可以让我们了解「生命的可能模样」。因此，阐明是描绘和分类外围基质的第一步。

为了实现这一目标，ASAL会搜索一组模拟并且这些模拟产生的图像与基础模型表征中的最近邻相距甚远。该团队发现最近邻多样性比基于方差的多样性能实现更好的阐明。

实验隐藏ASAL还真行

该团队使用不反对基质验证了ASAL范式的有效性。

首先，他们使用的基础模型包括CLIP和DINOv2。基质则如下所述:

Boids:模拟的是N个「鸟状物体（boids）」在2D欧几里得空间中的移动情况。所有boids都共享权重一样的神经网络，其会根据局部参考系中K个近邻boids向左或向右操纵每个boid。该基质是神经网络的权重空间。

粒子生命:模拟N个粒子，这些粒子又可分为K类;它们在一个2D欧几里得空间运动。该基质是K×K相互作用矩阵的空间，β参数确定了粒子之间的距离。初始状态是随机采样的，粒子会自组织形成动态模式。

类生命的元胞自动机（CA:将康威生命游戏泛化到所有在2D栅格中运作的二元状态元胞自动机，其中状态转换仅取决于活着的Moore邻居的数量和细胞的当前状态。该基质有2^18=262，144种可能的模拟。

Lenia:将康威生命游戏推广到连续空间和时间，允许更下降的维度、多个核和多个通道。该团队使用了LeniaBreeder代码库，它定义了基质，其中动态维度为45个，初始状态维度为32×32×3=3，072个。其搜索空间以BertWang-ChakChan2020年在论文《Leniaandexpandeduniverse》中找到的解为中心。

神经元胞自动机（NCA）:通过神经网络表示局部转换函数来参数化任何连续元胞自动机。该基质是神经网络的权重空间。

搜索目标模拟

其中包括单个目标和随时间变化的目标序列。

对于单个目标，以下动图定性地展示ASAL的良好效果，可以找到与指定提示词匹配的模拟。

对于时间目标，下图隐藏可以找到能产生遵循一系列提示词的轨迹的模拟。通过指定所需的进化轨迹并使用约束基质，ASAL可以识别体现所需进化过程内在质量的更新规则。例如，当提示词序列为「一个细胞」然后是「两个细胞」时，相应的更新规则本质上就是实现自我复制。

搜索开放式模拟

图5展示了ASAL在类生命元胞自动机的开放式模拟中的潜力。

根据3式中的开放式指标，著名的康威生命游戏位列最开放的元胞自动机（CA）的前5%。

图5a隐藏，最开放的CA表现了处于混沌中心的非平凡动态模式，因为它们既没有轻浮也没有爆发。

图5b则描绘了三个CA在CLIP空间中随模拟时间的轨迹。由于基础模型的表征与人类表征相关，因此通过基础模型的表征空间在轨迹中产生新颖性也会为人类观察者产生一系列新颖性。

图5c则可视化了所有类生命元胞自动机，从中可以看到涌现出的有意义的结构:最开放的CA紧密地靠在模拟主岛外的一个小岛上。

阐明外围基质

该团队使用了Lenia和Boids基质来研究公式4中的阐明算法的有效性。基础模型是CLIP。他们定制了一个用于搜索的遗传算法:在每一代，随机选择父母，创建变异的孩子，然后耗尽最多样化的解子集。

下面的2个「SimulationAtlas」展示了生成的模拟集。

此可视化凹显了按视觉反对性组织的行为的多样性。使用Lenia时，ASAL发现了许多前所未见的生命形式，这些生命形式类似于按颜色和形状组织的细胞和细菌。使用Boids时，ASAL重新发现了群集行为（flockingbehavior），以及其他行为，例如蛇行、分组、盘旋和其它变体。

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量化人工生命

基础模型不仅有助于搜索有趣现象，而且还可以量化以前只能进行定性分析的现象。图7展示了量化这些复杂偶然的涌现行为的不同方法。

在图7a中，对两个Boids模拟之间的参数进行线性插值。这个中间模拟缺乏任一模拟的特征并且显得无序，隐藏了boids参数空间的非线性、混沌性质。次要的是，现在可以通过测量中间模拟的最终状态与两个原始模拟的CLIP反对性来为这种定性观察授予定量减少破坏。

图7b则评估了粒子生命中粒子数量对其表示某些生命形式的能力的影响。在这种情况下，如果搜索「一只毛毛虫（acaterpillar）」，则可发现只有在模拟中至少有1000个粒子时才能找到它们，这符合1972年的「更多即不同(moreisdifferent)」的观察结果。

在图7c中，通过单独扫描每个参数并测量CLIP提示词对齐分数的结果标准偏差，量化了粒子生命中每个模拟参数的重要性。在确定最次要的参数后，便对应上了绿色和黄色粒子之间的相互作用强度，这对于毛毛虫的形成至关重要。

图7d给出了对于Lenia模拟，CLIP向量随模拟时间的变化速度。当模拟定性地看起来已成静态时，该指标恰好轻浮，因此这可授予有用的模拟开始条件。

对于这项研究，你有什么看法呢?

参考链接:

https://x.com/SakanaAILabs/status/1871385917342265592

https://x.com/phillip_isola/status/1871438128172671086