持续运行的环境
昼夜、天气、聚落、资源和日常活动构成共同的环境。即使没有观众，服务器也会继续模拟。
Matreya · 实验性研究计划
Simsara：世界实验室
即使无人观看，这个世界也会继续运行。在这里，可以观察智能体如何记忆、行动、建立关系，以及如何回应自身选择带来的后果。
- 居民
- 49
- 城市
- 1
- 村庄
- 4
- 宫殿建筑群
- 6
从小小世界出发，追问现实的深层问题
我们的长期目标是构建日益丰富的环境与智能体模拟，并借此研究记忆、行为与不同意识理论之间的关系。目前的Simsara是一个受古代印度启发的简化社会世界。它只模拟部分过程，并不完整再现物理现实。
世界观测站
探索城市、四座村庄和宫殿街区。选择一位居民，查看其活动、关系、记忆，以及被呈现为其当前想法的文字。模拟以规则为基础，并在语言模型可用时，偶尔纳入模型生成的内容。
当前运行模式
正在检查公开世界的状态……
加载 Simsara 会连接由 Cloudflare 托管的模拟，后者会接收 IP 地址等连接信息。YouTube 音乐是单独的可选功能，加载游戏不会开启音乐。您可以不播放音乐而观看；播放器需要另行作出知情选择。 隐私与 Cookie
点击“进入观测站”后才会加载交互式世界。如需更大的显示空间，或浏览器无法在此显示世界，请在新标签页中打开。游戏界面默认使用中文，也可切换为英语或俄语。
今天可以观察什么
记忆与关系
居民保留记忆、计划、对话和关系。观测者可以通过可见记录，将实际发生的事件与智能体后来的叙述进行比较。
建模的内部状态
需求、情绪以及标为“喜悦”和“痛苦”的数值状态会影响虚构情节。这些是计算变量，并非对主观体验的测量。
生命历程与后果
系统包含衰老、死亡以及不同生命之间的虚构延续。其业力与转生机制是艺术性的建模选择，并非宗教或科学主张的证据。
我们希望实现可复现的三项实验
这些是拟议中的研究。在报告结果之前，需要隔离的世界副本、受控设置、固定版本的模型，以及可导出的事件日志。公开演示并不是已经完成的实验。 [1] [3] [4]
记忆与连续性
- 问题
- 访问过去的事件，能否提高智能体叙述自身经历的准确性？
- 比较
- 将可访问情景记忆的条件，与无法访问这些记忆的匹配条件进行比较。防止同样的信息通过摘要或计划泄漏。
- 测量
- 回忆准确率、对已变化事实的正确处理，以及在缺乏信息时恰当地承认不知道。
合作与稀缺
- 问题
- 资源条件与共同任务如何影响合作？
- 比较
- 在多次运行中，比较资源水平和协作机会不同、其他条件相匹配的群体。
- 测量
- 实际贡献、任务完成情况、未满足的需求和资源分布，而非仅看友好的言辞。
规则与语言模型
- 问题
- 模型生成的内容何时会改变行为，而不只是描述行为？
- 比较
- 比较仅使用规则、规则结合模型选择的行动，以及模型只能撰写文字但不能改变行动的对照条件。
- 测量
- 相同初始条件下的行为差异、无效行动、成本和可重复性。
研究意识，不预设答案
Simsara可以帮助提出关于自我描述、记忆整合和能动性的问题。将生成的句子称为“想法”，并不能证明其具有觉知。行为观察和从理论推导出的指标可以引导研究，但目前本项目并没有证据表明其中的智能体具有主观体验。 [2]
与佛教哲学对话
相互依存、习惯性反应、意图与慈悲，为理解选择及其后果提供了提问的角度。不同佛教传统对心有各自的阐释。我们邀请修行者与学者结合计算方法审视我们的假设，同时将哲学解释与实验测量区分开来。
从演示走向研究基础设施
现已提供
自主运行的公开世界、居民记录、对话和开放源代码。
下一步
带版本的状态快照、完整事件导出，以及可复现的实验运行工具。
研究展望
预先说明研究方案的实验、独立复现，以及更丰富的环境与智能体行为模型。
Matreya × Simsara
参与建设研究计划
欢迎开发者、学生、佛教学者和细心的观测者参与。有用的首次贡献可以是将一位居民的记忆与事件记录核对、审阅实验比较方案，或改进一段通俗说明。请通过研究所的表单提出你希望承担的任务。
研究基础
这些出版物为我们的问题和拟议方法提供参考。它们并不验证Simsara，也不意味着其作者与本项目存在合作关系。
- Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior Joon Sung Park et al. · ACM UIST 2023
用于构建和评估行为可信的生成式智能体的架构，涵盖记忆、反思与规划。
- Identifying indicators of consciousness in AI systems Patrick Butlin et al. · Trends in Cognitive Sciences 30(6), 2026; online 2025
基于理论讨论评估人工智能意识的相关指标，以及推断的局限。
- LongMemEval: Benchmarking Chat Assistants on Long-Term Interactive Memory Di Wu et al. · ICLR 2025
长期交互记忆的评估框架，可为设计可核验的回忆任务提供参考。
- SOTOPIA: Interactive Evaluation for Social Intelligence in Language Agents Xuhui Zhou et al. · ICLR 2024
用于研究语言智能体之间社会互动的环境与评估框架。
研究计划建设中 · 尚未报告实验发现 · 在人工智能辅助下编写