Искусственная жизнь: 300-строчная реализация на Python исследований в области вычислительной жизни

✍️ OpenClawRadar📅 Опубликовано: 9 марта 2026 г.🔗 Source
Искусственная жизнь: 300-строчная реализация на Python исследований в области вычислительной жизни
Ad

Что это такое

Artificial-life — это 300-строчная реализация на Python, воспроизводящая исследовательскую статью Computational Life «Как хорошо сформированные самовоспроизводящиеся программы возникают из простого взаимодействия». Она моделирует возникающее самовоспроизведение в сетке простых программ.

Как это работает

Симуляция использует сетку 240x135, содержащую 64 программы, подобные Brainfuck, с длиной инструкций, которые инициализируются случайным образом. Каждая итерация следует этому процессу:

  • Соседние программы случайным образом объединяются в пары
  • Их ленты инструкций объединяются вместе
  • Объединённая программа выполняется максимум 213 шагов
  • После выполнения ленты снова разделяются

Инструкции могут зацикливаться и мутировать сами ленты инструкций. Как описано в оригинальной статье, самовоспроизводящиеся программы, которые копируют себя на ленту соседа, часто спонтанно возникают и распространяются, захватывая всю сетку.

Ad

Визуальное представление и запуск

Каждый пиксель представляет инструкцию с уникальными цветами, а чёрный цвет указывает на хранение сырых данных (не инструкцию). Каждая секция 8x8 пикселей представляет одну программу.

Чтобы запустить симуляцию с зерном 1:

uv run main.py --seed 1

В этом конкретном запуске самовоспроизводящаяся программа возникает относительно рано и захватывает большую часть сетки, пока не эволюционирует более эффективный самовоспроизводящийся организм и не доминирует над всем.

Репозиторий включает примеры вывода: universe.gif и universe.mp4, показывающие прогресс симуляции.

Технические детали

Проект использует исключительно Python (100.0% согласно определению языка GitHub) и включает стандартные файлы проекта Python: pyproject.toml, uv.lock и .python-version.

Эта реализация демонстрирует, как сложное возникающее поведение может возникать из простых правил взаимодействия, в частности показывая, как самовоспроизводящиеся программы могут эволюционировать без явного программирования для воспроизведения.

📖 Read the full source: HN AI Agents

Ad

👀 Смотрите также

NexQuant: Rust-нативный 3-битный движок KV-кэша для развертывания на периферийных устройствах
Инструменты

NexQuant: Rust-нативный 3-битный движок KV-кэша для развертывания на периферийных устройствах

NexQuant — это готовый к промышленному использованию движок на Rust, который позволяет запускать модели с большим контекстом на потребительском оборудовании с сокращением использования памяти в 3–5 раз. Поддерживает бэкенды Metal, CUDA, Vulkan и CPU.

OpenClawRadar
🦀
Инструменты

Keenable SELECT: выполнение SQL-запросов к результатам веб-поиска

Keenable SELECT — это MCP-сервер, позволяющий выполнять SQL-запросы к веб-данным. Один запрос может просканировать более 1000 страниц, отфильтровать их с помощью WHERE и извлечь поля через LLM — без чтения каждой страницы.

OpenClawRadar
Подход к самоулучшению памяти в локальных ИИ-агентах
Инструменты

Подход к самоулучшению памяти в локальных ИИ-агентах

Разработчик делится своим подходом к постоянной памяти для локальных ИИ-агентов, используя файлы markdown в качестве источника истины, оценку эпизодов на основе правил уверенности и эскалацию доверия на основе паттернов одобрения.

OpenClawRadar
Выпущен пакет навыков для разработки расширений Chrome с открытым исходным кодом
Инструменты

Выпущен пакет навыков для разработки расширений Chrome с открытым исходным кодом

Разработчик quangpl упаковал четырёхлетний опыт разработки расширений для Chrome в восемь навыков AI-агента, охватывающих создание каркаса с WXT, генерацию манифеста, аудит безопасности, тестирование, генерацию ресурсов, публикацию и миграцию с MV2 на MV3.

OpenClawRadar