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（FMs）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。尽管如此，人工生命(ALife)领域尚未充分利用这些基础模型，这为该领域提供了巨大的发展机遇。为此，研究团队首次提出了一种名为 “人工生命自动搜索”（ASAL）的方法，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 方法的核心功能包括:首先，它可以寻找产生特定现象的模拟;其次，它能够发现