> ## Content Index
> Fetch the complete content index at: https://globalfeed.ai/llms.txt
> Use this file to discover other available public pages before exploring further.

# ربط خريطة دماغ ذبابة الفاكهة بنموذج FLM لم يحقق أي مكسب
- URL: https://globalfeed.ai/ar/rbt-khryt-dmg-dhbb-lfkh-bnmwdhj-flm-lm-yhqq-y-mksb/
- Published: 2026-09-13T16:29:09.000Z
- Updated: 2026-09-29T23:37:00.000Z
- Description: مشروع FLM يربط خريطة الاتصال العصبي الكاملة لذبابة الفاكهة بنموذج لغوي مجمد بحجم 1.2 مليار معامل، لكن اختبار التحكم لم يظهر أي تحسن.
- Author: GlobalFeed Editor
- Tags: FLM, connectome, نماذج لغوية, x-marktechpost, dil-ar, denetim-gerekli, video

نموذج Fly Language Model (FLM) هو روبوت محادثة عام يربط خريطة الاتصال العصبي (connectome) الكاملة MaleCNS v1.0 لذبابة الفاكهة بنواة مجمدة من LiquidAI LFM2.5-1.2B-Instruct. المطور يصفه بأنه أول نموذج لغوي للذبابة في العالم، لكنه ينفي صراحة أن يكون أول نموذج لغوي قائم على الاتصال العصبي، ويذكر أن نسخة تحكم بعدد معاملات مماثل ودون رسم الذبابة كانت أفضل قليلاً.

## البنية

النظام عبارة عن حاسوب خزّان (reservoir computer) مثبت على نموذج لغوي. تشارك جميع العقد المحتفظ بها وعددها 166,700 وجميع الحواف الموجهة وعددها 25,582,938\. الرسم والنواة والإسقاطات العشوائية للدخل والخرج كلها ثابتة، ولا يُدرَّب سوى طبقة قراءة بـ278,528 معاملاً، أي نحو 0.0238% من معاملات النواة البالغة 1,170,340,608.

عند كل رمز (token) يضغط إسقاط غاوسي ثابت التمثيل ذا 2,048 بُعداً إلى 128 قناة. يُحدَّث الرسم، وتُجمَّع الحالات في 128 صندوقاً، ثم تمر عبر رأس المفردات المجمد كبواقٍ محدودة تُضاف إلى لوغيتات النواة بسقف RMS قدره 0.25.

## نتائج اختبارات التحكم

على مجموعة من 32 حواراً يومياً من SmolTalk (1,236 رمزاً هدفاً) وبثلاث بذور تدريب، حسّنت طبقة قراءة الذبابة أداء النواة بمقدار 0.0222 نات لكل رمز، وانخفضت الحيرة (perplexity) من 3.98 إلى 3.90\. لكن نسخة تحكم تُدخل الإسقاط نفسه ذا 128 قناة مباشرة إلى طبقة قراءة مطابقة دون رسم تفوقت في البذور الثلاث جميعها بمقدار 0.000488 نات لكل رمز، ولا يدعم مجال البوتستراب المزدوج وجود مكسب خاص بالذبابة.

تصفير المصفوفة W يلغي البواقي تماماً ويعيد خسائر النواة، ما يؤكد مشاركة الرسم فعلياً. وإعادة تسمية هويات العقد دون إعادة تدريب تُرجع NLL قرب خط الأساس. كما يثبت التقرير أن التكرار يقلص فروق الحالة الابتدائية بمعامل 0.6 على الأكثر لكل رمز: بعد 10 رموز يصبح الحد 0.00605، وبعد 20 يصبح 0.0000366\. السياق ما زال يأتي من النواة.

المستودع مرخص بـMIT ويعمل محلياً على Python 3.12 دون مفتاح واجهة برمجية. التفاصيل في [تقرير MarkTechPost](https://www.marktechpost.com/2026/09/12/fly-language-model-flm-wires-the-full-fruit-fly-connectome-into-a-frozen-1-2b-llm-and-its-own-controls-show-the-wiring-does-not-help/?ref=globalfeed.ai).