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Spi-fly是一种受果蝇启发的神经网络，使用稀疏活动和联想学习，能够以极少内存快速学习气味。它展示了强大的少样本学习性能，但需要进一步测试。
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。
继果蝇之后，绘制斑马鱼连接组正在取得进展，有望实现紧凑的AI模型和离线自主性，将AI扩展到LLMs之外。
有传言称，即将推出的 Tesla Roadster 可能由模拟的果蝇大脑驱动，这表明汽车设计中可能涉及人工智能或神经模拟技术。
这篇文章将虚拟果蝇模拟与Tamagotchi进行比较，表明它代表了一种由人工智能驱动的现代数字宠物，适用于当前时代。
来自@AiBreakfast的一条推文声称，果蝇大脑已解决纳维-斯托克斯方程并随后崩溃。
Fly Escape Room 被介绍为全球首款由真实果蝇大脑驱动NPC的游戏，模拟嗅觉智能并为持续学习实验提供平台。
Fly Escape Room 是一款游戏，其中非玩家角色由拥有166,000个神经元的真实果蝇大脑驱动，使用GPT-6 Astra在3天的循环中构建，玩家模拟苍蝇试图逃脱。
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。
本文介绍了LLantia，一种基于大语言模型的自动化方法，用于从连接组数据推断神经回路功能，并以成年果蝇大脑为例进行了演示。