近年来，随着蛋白质发现的重大突破而获得诺贝尔奖，基础模型在探索大型组合空间中的潜力逐渐显现，预示着多个科学领域可能迎来变革。
人工生命领域尚未充分利用这些基础模型，研究团队首次提出的“人工生命自动搜索”(ASAL)方法，通过视觉语言基础模型，能够有效减轻人工生命领域长期以来依赖手动设计和试错的负担。
ASAL方法利用基础模型减轻传统设计负担，提升人工生命研究效率。
ASAL能够发现特定现象的模拟、开放性新奇模拟，并展示多样化模拟空间。
研究成果成功发现新的生命形式，并量化以往定性现象，推动人工生命研究发展。
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