Что на самом деле спросили на Reddit и почему это не готовое решение
Готового решения нет. Единственный проверяемый материал по теме - пост в r/LocalLLaMA от 20 сентября 2026 года, и в нём один вопрос: «What do you think about training the fly's brain to act like jev and running it locally?» (обсуждение на Reddit). Автор поста, пользователь /u/dfgxxx, не приложил ни описания метода, ни результатов экспериментов, ни ссылок на данные или код.
Формулировку всё равно стоит разобрать: в ней смешаны три разные сущности. «Мозг мухи» в контексте локального запуска означает коннектом дрозофилы, карту связей между нейронами. Jev здесь выступает образцом поведения, хотя это модель другого назначения: она принимает текстовое состояние системы и возвращает решения в заранее заданном формате, то есть на выходе не текст, а допустимое решение с вероятностями по вариантам, заданным разработчиком (разбор API решений Jev). «Running it locally» отсылает к домашнему железу, а не к кластеру.
Ниже три вещи, без которых идею нельзя обсуждать предметно: что уже опубликовано по коннектому дрозофилы, чем биологически достоверная модель отличается от модели, обученной под задачу, и какие ресурсы нужны для симуляции. Оговорка: материалы, доступные при подготовке этого текста, ограничены исходным постом и несколькими вторичными разборами. Там, где речь пойдёт о сторонних проектах, конкретику лучше сверять в их первоисточниках.
Connectome дрозофилы: что это и что уже опубликовано
Коннектом - это карта связей между нейронами: кто с кем соединён, через сколько синапсов, какого типа. Для дрозофилы такие карты опубликованы на разных уровнях: есть коннектом личинки, есть полный коннектом взрослой мухи. Флагманская статья FlyWire «Neuronal wiring diagram of an adult brain» опубликована в октябре 2024 года и включает 139 255 вычитанных (proofread) нейронов (FlyWire). По сводным описаниям того же релиза коннектом взрослой самки содержит порядка 139 000–140 000 нейронов и более 50 миллионов синапсов; в одном из вторичных разборов приводится цифра 54,5 млн синаптических связей. Точные числа зависят от версии датасета и от того, что считать отдельным синапсом, поэтому сверять их нужно в аннотации конкретного релиза.
Для нашей темы важно одно: коннектом это структура, а не обучаемая модель. Данные описывают, как нейроны соединены. Они не задают, как нейроны должны активироваться, чтобы получилось нужное поведение.
FlyWire и другие открытые проекты симуляции
Основной публичный источник данных по взрослой мухе - проект FlyWire, который ведут при Janelia Research Campus: сообщество размечает и уточняет карту связей, датасеты выкладывают в открытый доступ. Масштаб для сравнения даёт OpenWorm, проект полной симуляции нематоды Caenorhabditis elegans с её 302 нейронами.
Роли у проектов разные. FlyWire поставляет данные коннектома. Ни один из известных проектов не выдаёт готовую модель, обученную вести себя как сторонний сервис, и ни один не решает задачу «обучить под Jev». Отдельно стоит оговорить Neurokernel: в доступных при подготовке материалах нет описания его архитектуры и актуального статуса, поэтому утверждать что-либо о том, как в нём описывают и запускают сеть по регионам, мы не берёмся - это нужно проверять на официальном сайте или в репозитории проекта.
Ближе всего к практике подошёл эксперимент энтузиаста из проекта Fly-Arena. Он взял опубликованный коннектом самца дрозофилы и собрал симуляцию на ноутбуке (как запустили виртуальную муху). По описанию проекта, это локальная симуляция, объединяющая физическое тело NeuroMechFly в MuJoCo, данные коннектома MaleCNS и явные поведенческие контроллеры; гибридный режим поддерживает ходьбу, поиск еды по запаху, питание через подвижный хоботок, груминг, давление сна и пробуждение (репозиторий Fly-Arena). В 60-секундном прогоне муха ходила, ела, чистилась, спала и просыпалась, а в отдельном сценарии два самца конкурировали за ограниченный корм и переходили к потасовке. В эксперименте с односторонним каналом «связи» искусственный сигнал голода подавался в сеть, а внешний декодер считывал его по активности нейронов с F1 около 0,962 на проверочных эпизодах. При этом автор прямо называет результат экспериментальным, а не физиологически валидированной цифровой мухой: переход к биологически правдоподобной модели не удался, и значительную часть поведения задавали программные правила, а не сама сеть. Независимых подтверждений проекта в доступных материалах нет.
Биологически достоверная модель vs обучение под поведение: в чём разница
Здесь исходная идея упирается в главную проблему.
Почему коннектом не равно обученной нейросети
В искусственной сети веса подбирает оптимизатор под функцию потерь. В коннектоме вес связи это сила синапса, и её оценивают косвенно: по размерам синаптических контактов, по типу нейромедиатора, по данным разных особей. На выходе получается приблизительная оценка. К ней добавляются задержки прохождения сигнала, знак связи (возбуждающая или тормозная) и десятки типов клеток, которые ведут себя не как стандартный узел с одной функцией активации. Приёмы глубокого обучения на такую сеть напрямую не переносятся: слоёв нет, готовой функции потерь нет, батчей тоже нет.
Аналогия простая: у вас есть схема платы, но нет прошивки. Схема верная, а устройство не заработает, пока не определено, что именно оно должно делать.
Что значит «обучить под поведение»
Обучение под поведение требует трёх вещей: среды, где агент действует, набора доступных действий и сигнала награды. Со средой и действиями для виртуальной мухи проблем нет, их собирают в физическом движке. Сложность в третьем пункте: нужно формально определить, что считается «поведением Jev».
Сам Jev устроен иначе, чем языковая модель. Его контракт описывается как state + questions → answers + probabilities: разработчик задаёт один или несколько вариантов, ответы возвращаются под теми же ключами, а модель возвращает вероятности по этим вариантам. Публичных примитивов три: Choice, Score и Noul. Jev также возвращает оценки уверенности - в примерах кода проверяется условие вида next_worker.confidence < 0.65, а в демонстрации игры модель сохраняет вероятности выбранных действий. При этом TypeSafe советует оставлять обычному коду арифметику, даты, косвенные вопросы, большой объём нерелевантного контекста, противоречивые критерии и adversarial content. О внутреннем устройстве модели известно мало: о System One и методе RLCD сообщается только в описаниях TypeSafe, а веса, архитектура, данные, функция потерь и схема вознаграждения не раскрыты. Интерфейс Jev при этом воспроизводим поверх обычной LLM со structured output или constrained decoding.
Как перевести этот интерфейс в движения мухи, непонятно. Jev выдаёт распределение вероятностей над заранее заданными вариантами. Поведение мухи это непрерывный поток моторных команд в меняющейся среде. Общего между ними только слово «модель». Если понимать задачу как «научить сеть по входу выбирать один из вариантов», получится обычный классификатор, и коннектом для него не нужен. Если понимать буквально, как «муха должна вести себя как программный продукт для проверки команд», задача вообще не определена.
Какие вычислительные ресурсы нужны для локального запуска симуляции
Стоимость симуляции спайковой сети определяется числом нейронов и синапсов, которые нужно обновлять на каждом шаге. Синапсов в коннектоме на порядки больше, чем нейронов, и основное время уходит именно на них. Шаг интегрирования для спайковых моделей обычно составляет доли миллисекунды, поэтому одна секунда биологического времени превращается в тысячи шагов расчёта.
Дальше решает уровень детализации. Модели типа leaky integrate-and-fire дешёвые, и на них миллионы нейронов гоняют на CPU-кластерах. Ионные модели в духе Hodgkin-Huxley дороже на порядки, многокомпартментные нейроны дороже ещё. Из инструментов, которые используют для локальных экспериментов, известны NEST и Brian2. NEST оптимизирован для симуляции очень больших сетей с множеством синапсов на каждый нейрон, а Brian 2 позволяет просто и эффективно симулировать спайковые модели и генерирует код во время выполнения. В опубликованных бенчмарках обе системы запускались на машине Intel Core i9-7920X с 12 процессорными ядрами, при этом NEST и одна из симуляций Brian 2 использовали все ядра через OpenMP - то есть ориентированы они в первую очередь на CPU. Для ускорения на GPU существуют отдельные решения: симулятор GeNN (Brian2GeNN), который в некоторых случаях ускоряет симуляции в десятки-сотни раз, и Brian2CUDA. Конкретные цифры производительности зависят от модели, реализации и оборудования, универсального бенчмарка здесь нет.
Практический вывод по железу: упрощённую сеть на основе коннектома можно поднять на обычном ноутбуке, что и показал эксперимент Fly-Arena. Полный коннектом взрослой дрозофилы в реальном времени на домашнем GPU это отдельная инженерная задача. Подтверждённых данных, что она решена, в доступных материалах нет - но нет и доказательств, что она нерешаема: известные нам замеры просто не покрывают этот сценарий. Дело при этом не в одной VRAM. Цель «обучить под поведение» требует метода, и без него любая вычислительная мощность даст работающую симуляцию без нужного поведения.
Ограничения подхода: почему идея пока нереализуема
- Исходный пост это гипотеза без метода, данных и результатов, поэтому оценивать в нём нечего.
- Сила синапсов в коннектоме известна приблизительно, а динамика нейронов по одной статической карте не восстанавливается.
- Целевое поведение не определено в терминах входов и выходов, поэтому функцию награды для обучения строить не из чего.
- Отработанных методов обучения коннектома под поведенческую задачу нет: исследовательские работы идут на уровне отдельных регионов и упрощённых моделей.
- Полная симуляция взрослой дрозофилы в реальном времени на домашнем железе не подтверждена: замеров такого сценария в доступных материалах нет.
- Даже удачный прогон не означал бы воспроизведения биологии: гибридные схемы с программными правилами выглядят убедительно, но биологически правдоподобными от этого не становятся.
Отдельный риск в том, как такие идеи распространяются. Пост на Reddit с одним вопросом читается как заявка на проект, хотя за ним нет ни кода, ни данных. Пока не появятся воспроизводимые результаты, обсуждать тут можно только постановку задачи.
Что можно сделать уже сейчас: практические альтернативы
Если тема зацепила, есть три направления, где можно получить результат, а не только гипотезу.
- Спайковые симуляции для исследовательских задач. NEST и Brian2 ставятся локально, документация подробная, а масштаб задачи можно менять от десятков нейронов до больших сетей. Это способ понять, как устроены спайковые модели, прежде чем говорить о коннектоме.
- Разбор готовых экспериментов с коннектомом. История Fly-Arena показывает, что реально работает на ноутбуке: коннектом как источник связей, отдельная модель потребностей, контроллер поведения и физическое тело (разбор эксперимента). Хорошо видно и то, где гибридная схема не дотягивает до биологии.
- Локальные LLM и агенты. Здесь инструменты зрелые, требования к железу предсказуемы, а практическая отдача появляется в тот же день. Пример разбора локальных моделей и их запуска: Qwen3.8-Flash-Next.
Начинать стоит с формулировки. Если вы понимаете «поведение Jev» как классификацию по заданным вариантам, вам нужен обычный классификатор или модель вроде Jev, а коннектом тут лишний. Если как воспроизведение биологического поведения, сначала придётся определить метрику и среду, а уже потом считать нейроны.