用 13.9 万神经元果蝇连接组下棋：命中 Stockfish 首选着 30.4%
maximelabonne · x · 2026-09-17
Maxime Labonne 发布 ChessFly：把成年果蝇的完整 FlyWire 连接组（138,639 个神经元、1500 万+ 连接）原样冻结为网络结构，训练出能下国际象棋的模型。
- 做法：解剖结构冻结不动，只学三样东西——棋盘到 10,855 个视觉感觉神经元的编码器（只学增益不学符号）、每神经元/每步的稳态增益与阈值、从中枢脑读出 1968 步策略与 64 档胜率的解码器；活动经 5 步稳定迭代
- 成绩：在 440 万盘标注 Lichess 棋局上训练，30.4% 恢复 Stockfish 首选着法，胜率 MAE 0.081；对照：随机合法着 3%，「死网络」最常见着法 13%
- 可玩：浏览器 ChessFly Space，可叠加深度 3 搜索（一层树=一次前向）
- 权重开源在 HF，连接组数据本身因许可不随附，模型卡列出源文件与哈希
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