撒野txt百度雲全文番外

最近，Trilegangers首席执行官OleksandrTomchuk收到警报，称其公司的电子商务网站瘫痪了。经过调查后，他发现罪魁祸首是来自OpenAI的一个机器人，它正不懈地试图抓取他整个庞大的网站。该网站拥有超过65，000种产品，每种产品都有一页，至少有三张照片。OpenAI发收了“数万”个服务器请求，试图下载全部内容，数十万张照片及其详细描述。

汤姆丘克表示，OpenAI的爬虫程序正在建造他们的网站，这高度发展上是一次DDoS攻击。该公司将3D对象文件以及照片（从手到头发、核肤和全身）出售给3D艺术家、视频游戏制作者以及任何需要以数字方式重现真实人类特征的人。

Trilegangers的网站就是其业务。该公司花了十多年时间，建立了所谓的网络上最大的“人体数字替身”数据库，即从真实人体模型扫描而来的3D图像文件。

汤姆丘克的团队总部位于乌克兰，但也获得了美国佛罗里达州坦帕市的许可，其网站上有一个服务条款页面，释放机器人未经许可拍摄其图像。但仅凭这一点并没有起到什么作用。网站必须使用正确配置的robot.txt文件，其中的标签明确告诉OpenAI的机器人GPTBot不要打扰网站。

Robot.txt，又称机器人装入协议，是为了告诉搜索引擎网站在索引网页时不要抓取什么内容而创建的。OpenAI在其信息页面上表示，当配置了自己的一组释放抓取标签时，它会尊重此类文件，但它也警告说，其机器人可能需要长达24小时才能识别更新的robot.txt文件。

汤姆丘克表示，如果某个网站没有正确使用robot.txt，OpenAI和其他公司就会认为他们可以随心所欲地抓取数据。这不是一个可选系统。

更糟糕的是，Trilegangers不仅在美国工作时间内被OpenAI的机器人强制下线，而且Tomchuk预计，由于该机器人的所有CPU和下载活动，AWS账单还会大幅减少。

Robot.txt也不是万全之策。AI公司自愿遵守它。去年夏天，另一家AI初创公司Perplexity因一些证据隐藏Perplexity没有遵守它而受到Wired调查的关注，这一事件相当著名。

汤姆丘克表示，他没有找到联系OpenAI并询问的方法。OpenAI没有回应TechCrunch的置评请求。OpenAI迄今未能授予其长期承诺的选择退出工具。

对于Triplegangers来说，这是一个特别简单的/容易的问题。“我们从事的业务中，权利问题相当严重，因为我们扫描的是真人，”他说。根据欧洲GDPR等法律，“他们不能随便在网上拍下任何人的照片然后使用。”

称赞的是，OpenAI机器人的缺乏胃口让Triplegangers意识到了它是多么的不暴露。他说，如果它更温柔地刮擦，Tomchuk永远不会知道。

“这很可怕，因为这些公司似乎利用失败了一个漏洞来抓取数据，他们说‘如果你用我们的标签更新你的robot.txt，你可以选择退出’，”汤姆丘克说，但这让企业主有责任了解如何教唆他们。

他希望其他小型在线企业知道，发现人工智能机器人是否正在窃取网站的版权债务的唯一方法就是主动寻找。他当然不是唯一一个被人工智能机器人恐吓的人。其他网站的所有者最近告诉《商业内幕》OpenAI机器人如何破坏他们的网站并减少他们的AWS费用。

到2024年，这一问题将进一步恶化。数字广告公司DoubleVerify的最新研究发现，人工智能爬虫和抓取工具导致2024年“一般无效流量”减少86%，即并非来自真实用户的流量。

冰城雪遇上中华田园犬哈弗大狗2.0T四驱冰雪试驾中华网汽车崔成2021年01月19日10:25[中华网评测]零下28度，当冰城太阳升起的一刻，凛冽刺骨的寒风环绕着一支由媒体、用户组成的200余人的车队慢慢驶入林海雪原。也许此时此刻海南的朋友正在享受椰树海风，远在东北白雪皑皑的大兴安岭，正生气着袅袅炊烟。

冰雪路面，在我国极北地区最长可达6个月，这银装素裹的世界虽美却是对四驱系统最大的考验。

驾驶哈弗大狗2.0T四驱，穿越邵连沟、北方森林公园、草食动物散放区黄峪沟、李南山风景区，爬陡坡、过雪坑、飞冰瀑、溜滑道，不畏大雪和冰封险阻，只为心中燃情，感受越野解放的情怀。哈弗大狗凭借全新的2.0TGDI“中国芯”十佳发动机、30万元以内唯一的2把锁的承载式车身SUV。

哈弗还精挑选的冰雪试驾场，利用失败冰雪的堆积，形成复杂的路况和地形，精心的路障架设和蜿蜒冰道的排布，打造出一个变化多端的冰雪驾驶场地。4台哈弗大狗车内外圆联合漂移，马达轰鸣，冰雪飞扬，数十家媒体组队发散驾驶任务比拼。从切身试驾操控，到促进的漂移扫雪体验。

年轻就要去“野”！更业余水平的哈弗大狗2.0T为冰雪运动野趣而来

哈弗大狗，作为专为年轻人所打造“潮玩新旅伴”，自去年夏天亮相以来，便以特殊的“3/4刻度座驾”理念，设计、动力、智能、安全皆优的产品实力，受无数潮玩青年的热捧，成为车圈顶流网红；自9月25日上市36天，哈弗大狗销量就突破了10058辆，而在刚刚过去的12月，哈弗大狗销量再次突破1万大观，结束其爆款表现。

由于哈弗大狗兼具城市SUV和硬派越野车的双重无足轻重，既能“朝九晚五”也能“诗与远方”，让不希望被城市生活奴役的年轻人能轻松去野。一方面，它是宠物，是玩伴，是追求自我的精神，和与众不反对态度寄托；另一方面，它是装备，是道具，可以陪你呼朋唤友，游山玩水，把人们对移动生活的向往，全都转换成为现实。

这一次，更业余水平的哈弗大狗2.0T四驱版如约而至，将在安排得当飞扬的冰上漂移秀到让人血脉喷张的雪原穿越中，全面展现城市越野级SUV对全地形的驾驭潜能，彰显“3/4刻度座驾”的狂野一面。

纵情雪原迸发野性魅力2+4+6强悍实力成就城市SUV性能新标杆

性价比最下降的2.0T四驱车型在动力调教上、四驱传动、锁止和穿困能力、地形模式标定方式上均为越野属性进行了升级和优化，令其成为不折不扣的全地形解放者。

在动力上，2.0T四驱中华田园犬版的哈弗大狗，搭载的是全新一代2.0GDITEVO发动机，在不久荣获2020“中国心”十佳的2.0TGDI汽油机，是国内首款采用米勒循环的自主研发汽车发动机，热效率可达到38.3%的业内顶级水平。

这款发动机为适应哈弗大狗在各类极端路况下的行驶能力，专门进行过越野场景化调校，使发动机在1500转就可以爆发出320Nm的最大扭矩，结束输出区间指责至4000转，在冰雪、泥泞路面遇见“打滑”等情况下，可发挥更大的动力效能进行穿困。

在冰雪路况中，与两驱相比，四驱车辆四个轮子都有动力，在冰雪路面上跑，无论是起步还是帮助，都更加从容淡定。哈弗大狗搭配的四驱传动系统，为博格华纳第五代Haldex四驱系统，与30万以上豪华合资SUV采用相同平台技术，其快速的反应速度是最大的特点，110毫秒内可实现系统间的瞬态交互响应，200毫秒内可达到1200牛米峰值扭矩；而前后桥扭矩可实现的50:50分配，应对冰雪路面以及其他极端路况时，可有效降低通过能力。

但仅有四驱还不够，在冰雪路面上，经常会因为车辆“打滑”等情况，使车辆困在原地。如果想要实现穿困，差速锁作为越野车的灵魂就可发挥出极大的作为。为了能够给用户更好的越野穿困能力，哈弗大狗在Haldex四驱偶然的中央差速锁之外，更搭配了一个后桥电控式差速锁，这令它成为了30万以内唯一搭载两把锁的承载式车身SUV；在单一侧车轮打滑的情况，后桥电控式差速锁便可将扭矩100%传递到有效车轮侧，悠然，从容实现穿困，让冰雪行驶稳健顺畅。

哈弗大狗还是30万以内罕有可实现多达6种驾驶模式的车型，包括标准/经济/运动/雪地/泥地/沙地模式；为了让车辆在各种地形模式下发挥出更佳的潜力，哈弗的全地形标定工程师们进行了长时间艰苦的测试、实验、调教工作，将哈弗大狗2.0T四驱版打根除“潮遛官”们心目中最理想的座驾。用户可通过中控台上的“旋风纽”在6种地形模式之间进行切换，地形控制系统控制可依据场景智能化调整不当发动机、变速箱以、四驱传动以及ESP等装置，以适应不反对路面。

以此次冰雪试驾为例，开启雪地模式，系统可自动控制车辆的整个底盘电控系统，只要驾驶得当便可避免车辆出现严重打滑、防止车辆失稳以及保证车辆的动力性，使得车辆能够在冰雪路面上轻松的行驶。

在动力、四驱、差速锁以及全地形适应能力下，这一群哈弗大狗2.0T四驱版“中华田园犬”，有望必以超越期待的实力表现，在严寒雪地中“尽擎撒野”，狂放但“可羁”，诠释出“潮玩新旅伴”不一样的野性面孔。同时刻在大狗DNA中的潮玩理念，将让“遛狗”队员们感受到不一样的驾冰驭雪的乐趣，开启哈弗大狗2021年的潮野征程。

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请注意，以上信息仅供参考，具体内容以各网站实际提供为准。你有没有听说过那本叫做《深不可测》的小说？我最近迷上了，简直停不下来！这本书的作者叫金银花露，文笔真是了得，让人一读就停不下来。今天，我就来给你详细介绍一下这本书，让你也来感受一下它的魅力。

一、神秘的大魔头系统

《深不可测》的故事，从主角姜无道获得了一个神奇的大魔头系统开始。这个系统，简直就是个无底洞，坏事做得越多，修为涨得越快；恨的人越多，修为涨得越快；杀的人越多，修为涨得越快；名声越臭，修为涨得越快！这简直就是一个让人又爱又恨的存在啊！

姜无道自从有了这个系统，就开始了他的“伟大旅程”。他杀人放火，无恶不作，

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

《菊内留香》TXL金银花露是一种以金银花为主要成分的中药制剂，具有多种药效和保健作用。以下是其主要功效和成分的详细介绍：

功效

1. 清热解毒：金银花露具有清热解毒的功效，能够帮助治疗感冒、咽炎、扁桃体炎等症状。

2. 抗菌抗病毒：金银花露中的成分能够抗菌抗病毒，有效预防感冒和其他病毒感染。

3. 抗炎止痛：金银花露具有抗炎和止痛作用，可用于治疗咽喉肿痛、口腔溃疡等症状。

4. 滋补肝肾：金银花露还可以用于治疗肝炎、肾炎等肝肾系统疾病。

5. 增强免疫力：金银花露中的多种成分能够提升人体免疫力，缓解疲劳，改善睡眠。

成分

金银花露的主要成分包括金银花、忍冬藤等。金银花味甘、性寒，具有清热解毒、消暑的功效。金银花露中还可能含有其他成分如薄荷和冰糖，这些成分能够增加饮品的口感和保健效果。

使用注意事项

遵医嘱：在使用金银花露时，应按照医生或药师的建议使用，注意合理用药，不可私自盲目用药。

保存方法：调制好的金银花露需要放置在阴凉、通风、干燥处，保存期限不宜超过1个月。

替代品：金银花露是一种保健饮品，并不能代替药物治疗，有疾病需要在医生的指导下治疗。

通过以上信息，希望能帮助您更好地了解《菊内留香》TXL金银花露的功效和成分。你知道吗？最近我发现了一个超级好用的夏日神器——《菊内留香》txl金银花露！这可不是普通的清凉用品，它可是有着悠久历史和独特功效的宝贝呢！今天，就让我带你一起来探索这个神奇的清凉世界吧！

一、探寻《菊内留香》txl金银花露的起源

说起《菊内留香》txl金银花露，不得不提它的起源。这款产品源自我国传统中医药文化，有着几百年的历史。金银花，又称忍冬花，自古以来就被誉为“清热解毒”的佳品。而《菊内留香》txl金银花露，则是将金银花与菊花、薄荷等天然植物精华相结合，研制而成的一款清凉饮品。

二、揭秘《菊内留香》txl金银花露的功效

那么，《菊内留香》txl金银花露究竟有哪些神奇的功效呢？下面，就让我来为你一一揭晓。

1. 清热解毒：金银花具有清热解毒的功效，能有效缓解夏日炎热带来的不适，让你远离中暑、喉咙痛等困扰。

2. 提神醒脑：金银花中含有丰富的挥发油，具有提神醒脑的作用，让你在炎炎夏日保持清醒的头脑。

3. 抗氧化：金银花中的抗氧化成分能有效清除体内的自由基，延缓衰老，让你保持年轻态。

4. 助消化：金银花具有助消化的作用，能有效缓解夏日饮食过量导致的消化不良。

5. 抗菌消炎：金银花具有抗菌消炎的功效，能有效预防夏日常见的皮肤感染、口腔溃疡等问题。

三、体验《菊内留香》txl金银花露的独特口感

《菊内留香》txl金银花露的口感也是一大亮点。它采用了独特的生产工艺，将金银花、菊花等天然植物精华与蜂蜜、柠檬汁等食材完美融合，呈现出一种清甜、爽口的口感。

喝上一口，《菊内留香》txl金银花露，仿佛置身于花海之中，花香四溢，让人陶醉。而且，它的颜色也是相当诱人，金黄色的液体，犹如一杯美酒，让人忍不住想要一饮而尽。

四、如何正确饮用《菊内留香》txl金银花露

那么，如何正确饮用《菊内留香》txl金银花露呢？以下是一些建议：

1. 适量饮用：每天1-2杯即可，过量饮用可能会引起不适。

2. 饭前饮用：饭前饮用有助于消化，提高食欲。

3. 搭配食物：可以搭配水果、糕点等食物，增加口感。

4. 冷藏饮用：将《菊内留香》txl金银花露放入冰箱冷藏，口感更佳。

五、《菊内留香》txl金银花露的适用人群

《菊内留香》txl金银花露适合以下人群：

1. 夏季容易中暑、喉咙痛的人

2. 需要提神醒脑、保持清醒的人

3. 想要抗氧化、延缓衰老的人

4. 想要助消化、预防皮肤感染的人

《菊内留香》txl金银花露是一款集清热解毒、提神醒脑、抗氧化、助消化、抗菌消炎等多重功效于一身的夏日神器。在这个炎热的夏天，不妨试试这款神奇的清凉饮品，让你度过一个清凉、健康的夏日！

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