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FlyBox是一个开源交互式沙盒，用于探索模拟的果蝇连接组，包含166,700个神经元和大约2560万个突触，允许用户操控刺激并实时观察神经活动。
利用果蝇大脑的连接组，一个详细的神经图谱，研究人员和爱好者创建了AI应用，如生成故事创意和交易股票，展示了生物智能的创新和幽默用途。
用户利用DeepSeek-V4-Flash AI模型和Cline桌面应用，训练果蝇模型执行二头肌弯举和深蹲等健身动作，并在MuJoCo物理引擎上映射了FlyWire连接组的139,255个神经元。
本文提出了一种条件生成潜在框架，用于编码连接组图，实现储备池计算中的重建、生成和功能分析，并提供任务特定结构机制的见解。
作者尝试使用MaleCNS v1.0果蝇连接组来玩《Pong》，但未能学会。审计失败揭示了电路连接的关键问题，并突显了像Doom、Minecraft和Beat Saber模组这类流行AI项目的缺陷。
有用户声称使用 GPT-6 Astra 在 Minecraft 中模拟了完整的果蝇连接组，但另一位研究者批评该方法具有误导性，理由是研究者的自由度过高，且缺乏泛化性验证。
一位开发者展示了在 Minecraft 中运行的完整雄性果蝇连接组模拟，包含166,700个神经元，神经活动驱动果蝇的运动，该项目由 GPT-6 Astra 构建。
一位开发者声称已在 Minecraft 中完整模拟了包含 166,700 个神经元的 MaleCNS v1.0 果蝇连接组，模拟的神经活动驱动其运动，引发了关于该数字副本是否保留了原始苍蝇记忆的讨论。
DesktopFly是一款macOS应用程序，它通过真实FlyWire连接组的实时脉冲模拟，在您的桌面上赋予3D果蝇生命，实现交互式神经刺激和观察实时神经驱动行为。
FLYNN 是一种从果蝇大脑连接组导出的循环神经网络，用于基于视觉的机器人导航。它在性能上与手工设计的网络相当，同时对分布外数据和感觉丧失表现出更强的鲁棒性。
GoldWorm 是一个用 Rust 编写的原生认知引擎，利用秀丽隐杆线虫的 302 个神经元连接组（经过生物学映射），通过透明、零信任架构处理语言，具备双流处理机制和赫布型联想记忆功能。
作者描述了他构建的一个明斯基大脑：一个由40多个LLM代理组成的运行时，它们按照连接组（connectome）连接，并按系统发育阶段排列，以模拟大脑。他寻求关于如何在Reddit上发布这个项目的建议。