ASAL
目标受众为人工智能和人工生命领域的研究人员、开发者以及对自动化搜索和模拟生命感兴趣的学者。SakanaAI/asal提供了一个平台,使他们能够利用最新的人工智能技术来探索和发现人工生命的新现象,加速科研进程。
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占比最多地区: US(19.34%)
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简介
SakanaAI/asal是一个利用基础模型(Foundation Models, FMs)来自动化搜索人工生命(Artificial Life, ALife)的科研项目。该项目通过结合最新的人工智能技术,特别是视觉语言基础模型,来发现能够产生目标现象、生成时间开放性新颖性以及照亮整个有趣多样的模拟空间的人工生命模拟。它能够跨越多种ALife基底,包括Boids、Particle Life、Game of Life、Lenia和神经细胞自动机等,展示了通过技术手段加速人工生命研究的潜力。
截图
产品特色
• 利用视觉语言基础模型发现产生目标现象的模拟
• 探索生成时间开放性新颖性的模拟
• 照亮整个有趣多样的模拟空间
• 支持多种ALife基底,如Boids、Particle Life等
• 通过技术手段加速人工生命研究
• 发现以前未见过的Lenia和Boids生命形式
• 使用基础模型以人类对齐的方式量化以前定性的现象
使用教程
1. 访问SakanaAI/asal的GitHub页面并克隆项目到本地
2. 根据项目文档设置Python环境和安装必要的库
3. 运行Jupyter Notebook (asal.ipynb) 来了解如何操作文件和可视化结果
4. 根据需要运行不同的主程序文件,如main_opt.py、main_illuminate.py、main_sweep_gol.py
5. 使用提供的代码模板采样随机模拟参数并运行模拟
6. 评估模拟的开放性并根据结果调整参数
7. 分析和记录实验结果,以便于进一步的研究和开发
流量来源
直接访问51.61%外链引荐33.46%邮件0.04%
自然搜索12.58%社交媒体2.19%展示广告0.11%
最新流量情况
月访问量
4.92m
平均访问时长
393.01
每次访问页数
6.11
跳出率
36.20%
总流量趋势图
地理流量分布情况
美国
19.34%
中国
13.25%
印度
9.32%
俄罗斯
4.28%
德国
3.63%
地理流量分布全球图
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