本文探讨了关于 emergent communication 和 language origins 中 compositionality 和 reflexivity 的不同标准，指出了在未来的研究中注重 reflexivity 而非 compositionality 的重要性，并提供了一些有用的参考文献。

Nov, 2019

我们认为将硬分类界限视为暂时的、观察者相关的、实用主义的观点是有用的，这种观点有助于我们理解生物与技术中的多计算、多功能原则，并有助于我们理解和设计演化和设计系统的方式。

Dec, 2022

这篇论文讨论了在生物进化和数字进化中，算法过程不仅局限于其发生的基质，而且创造性地产生大量的复杂和微妙的适应性，这些未预料的结果足以证明进化的惊人创造力，这表明进化的惊人创造力超越了自然界，可能是所有复杂演化系统的普遍属性，为此作者提供了一份具有科学价值和娱乐价值的关于这些趣闻轶事的事实核查收集。

Mar, 2018

本文介绍了一种新的人工生命模型，可以模拟细胞自动机和虚拟生物的特征，实现了形态和行为上高度自由的同时又能模拟繁殖、发展、个体互动等生命特征。通过阅读遗传信息的方式，执行扩张、连接、断开和过渡四个动作，模拟出了具有独特的生存策略和生活方式，同时在繁殖、发展和个体互动方面获得了有趣的性质。

Oct, 2022

研究算法和生物现象的计算方面，探讨使用两种不同的神经元效率措施，以开发机器学习算法，从而改进已经训练好的神经网络的表现。

Jun, 2022

该论文探讨了计算机语言的演化与生命的演化之间的联系，重点研究了现有编程语言的特性是如何影响新编程语言的发展的，并提出了一组实验性的语言，以适应新的多核架构的时代。

Jun, 2020

本文研究了基于神经元元胞自动机的自复制规律、自发遗传突变和指数级遗传漂移，并发现神经元元胞自动机能够增加变异空间并促进开放式演化。

May, 2023

本文从细胞自动机领域到任何可计算函数 f 的通用领域探讨了分析计算不可约性的几个概念，并提出了一个稳健的形式化定义；通过定义 “在没有遵循模拟自动机或函数的相同路径的情况下无法计算第 n 步骤” 这一概念，我们证明了如果一个对象的行为是计算不可约的，则其第 n 个状态的计算速度不可能比模拟本身更快。

Nov, 2011

本文描述如何构建和训练自我复制的神经网络，其中网络通过学习输出自己的权重来实现复制，并使用称为再生的方法来训练网络。通过在复制和优化步骤之间交替进行，该自我复制神经网络可以解决 MNIST 图像分类等辅助任务。同时，该文提出自我复制机制对人工智能是有用的，因为它引入了通过自然选择实现持续改进的可能性。

Mar, 2018

通过研究人工生命、人类社会起源以及人类行为等领域，来寻找理解人类社会的答案。

Feb, 2023