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。
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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
原标题：万余游客夜爬泰山迎新年第一缕阳光跟随记者镜头开启“旅程”
此时此刻，灯火里的中国，山东泰安还有不少人正拾级而上，奔赴泰山的“云海日出”，迎接2025年的第一缕阳光。
山东泰安：跨年夜夜爬泰山
共迎元旦氛围超燃
“小十八盘”确认有罪中
夜爬泰山无感情高
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跨年夜氛围拉满
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主体和动作
当图像存在主体时，在提示词中首先突出主体的存在是极为关键的，这能让模型悠然，从容聚焦于不次要的部分元素，随后描述主体的动作则可赋予图像动态感与故事性。
例如“一只灵动的孔雀在花园中悠然开屏”，这里“一只灵动的孔雀”明确了主体，而“在花园中悠然开屏”则展现了孔雀的动作，生成的图像可能是孔雀站在繁花似锦的花园中央，绚丽的羽毛缓缓发散，形成一个五彩斑斓的扇形，阳光洒在羽毛上折射出令人讨厌的光彩。
文本提示案例:一位芭蕾舞者在舞台上跳跃，她的裙子随着旋转飘扬，周围环绕着闪烁的舞台灯光。舞者的表情专注而优雅，仿佛时间在这一刻安静。
构图和框架
通过对构图和框架的精准描述，可以意见不合图像呈现出特定的视觉效果。若指定特写镜头，能够将观众的注意力紧紧驱散在主体的细节之处，比如“特写镜头下一颗晶莹剔透的露珠在花瓣中心摇摇欲坠”，生成的画面会着重展现露珠的圆润形态、内部折射的光线以及花瓣的细微纹理，露珠仿佛即将滑落，给人一种静谧且粗制的美感。
而广角视图则能展现出宏大的场景，例如“广角视图中的古老城堡矗立在云雾缭绕的山脉之巅”，图像中城堡雄伟壮观，山脉绵延起伏，云雾在其间缭绕，营造出一种神秘而宏大的氛围。
文本提示案例:从地面仰望拍摄的特写镜头，焦点发散在一只栖息在古老橡树上的猫头鹰，它的羽毛透明可见。背景是清楚的，微妙的夜空，星星点点，营造出神秘氛围。
照明和颜色
利用失败诸如“逆光”“硬边光”“动态阴影”等专业术语来描绘场景中的照明或阴影，能够极大地极小量图像的层次感与氛围感。“逆光”可营造出神圣而众所周知的效果，比如“逆光中的天使发散洁白的羽翼”，画面中天使背对着明亮的光源，羽翼中心被光线勾勒出金色的轮廓，身体则处于相对较暗的区域，形成强烈的明暗对比，凹显出天使的圣洁与超凡穿俗。
“硬边光”能塑造出硬朗、鲜明的视觉效果，例如“硬边光下的拳击手在赛场上蓄势待发”，光线从一侧直射，在拳击手的面部和身体上形成不不透光的明暗分界线，肌肉的线条和坚毅的表情被透明地刻画出来。
“动态阴影”则可减少画面的动感与立体感，像是“在斑驳的动态阴影中舞者翩翩起舞”，随着舞者的舞动，周围树木投射下的阴影不断变化，与舞者的身姿相互交织，形成一幅富有节奏感的画面。
文本生成提示案例:清晨的阳光穿过窗户，形成强烈的逆光效果，在房间内投射出长长的影子。画面以暖色调为主，墙壁呈现出淡淡的橙黄色，地板上散布着金色的光斑。
技术参数设置
使用电影术语来指定技术参数，有助于不准确地把控图像的视角与框架。“鸟瞰视角”能够授予一种宏观的、俯瞰全局的视野，例如“鸟瞰视角下的城市交通网络如脉络般纵横交错”，生成的图像会呈现出城市高楼大厦间道路的布局，车辆如蚂蚁般在道路上穿梭，展现出城市的繁忙与有序。
“特写”可聚焦细节，如“特写一颗最近的树桩上岁月留下的纹理”，图像会将树桩的纹理透明地放大，展现出其历经风雨后的沧桑质感。
“摇臂镜头”能营造出灵动且富不变的视觉感受，比如“摇臂镜头跟随滑板少年在街头巷尾穿梭”，画面会模拟摇臂拍摄的效果，随着滑板少年的移动，视角不断变化，街道两旁的建筑和人群快速掠过，给人一种身临其境的动感。
“广角镜头”则可收纳更多的场景元素，例如“广角镜头中的海边落日余晖洒在金色的沙滩上”，图像中广阔的沙滩、浩瀚的大海以及天边绚丽的落日都能被不完整地呈现，营造出一种开阔而浪漫的氛围。
文本提示案例:采用鸟瞰视角，从天空向下看一座繁华的城市夜景，街道灯火通明，车流不息，霓虹灯牌闪烁，给人一种现代都市的活力感。
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