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Flow-Lenia
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新指标以受物理学启发的途径指导人工智能生命体的进化
研究人员开发了一种名为多尺度路径发散（MSPD）的新指标，用于指导人工智能生命体系统的开放式进化。与以往的黑盒复杂度指标不同，MSPD是一个受重整化群理论启发的显式公式，用于量化局部转移定律中异质性的时间多尺度组织。该指标既可作为无梯度适应度函数，也可作为分析工具，在Flow-Lenia和细胞自动机等各种基底上，通过经验性成功证明其产生的复杂度得分高于随机参数。
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AI科学家方法探索Flow-Lenia动力学
研究人员开发了一种新颖的好奇心驱动的AI科学家方法，用于探索Flow-Lenia（一种连续元胞自动机）中的复杂动力学。该AI方法利用内在动机的目标探索过程，通过分析进化活动和压缩比等指标来识别系统级行为。事实证明，该方法在揭示类似生物现象的多样化自组织模式方面比随机搜索更有效，并揭示了更大空间尺度上的宏观组织。