Характеристики

Лицензия: CC BY 4.0
Опубликована: 16 сен 2026

Ссылки

fly-brain-sparsity-checkpoints

Обучение с подкреплением

Набор контрольных точек исследовательского проекта по разреживанию нейронных сетей до плотности связей коннектома плодовой мушки для экспериментов с задачами движения и устойчивостью.

0скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены17 сен 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Репозиторий содержит контрольные точки и артефакты запусков исследовательского проекта fly-brain-sparsity; это не курируемый выпуск модели. Проект разреживает плотную нейронную сеть масштаба мозга плодовой мушки — около 139 тысяч узлов и 54,5 миллиона связей — до плотности соединений, близкой к коннектому мухи, около 0,3%. Цель экспериментов — приблизиться к результатам мухи в задачах движения, энергоэффективности и устойчивости к данным вне распределения, проверяя гипотезу о роли топологии коннектома.

В репозитории указаны веса PyTorch, создаваемые автоматизированными заданиями; метрики, конфигурации и журналы запусков находятся в проектном репозитории. Модель предназначена для исследовательских экспериментов по разреженным нейронным сетям и управлению движением, а не для готового прикладного использования. Лицензия — CC BY 4.0; README также требует указывать авторство датасетов коннектома FlyWire и MANC, на которых основаны топологии.

Сценарии применения

исследование влияния топологии коннектома на разреженные нейронные сети
эксперименты с управлением движением на моделях масштаба мозга плодовой мушки
сравнение случайного разреживания с разреживанием по структуре коннектома
оценка энергоэффективности разреженных сетей
оценка устойчивости модели к данным вне обучающего распределения

Ограничения

Это дамп артефактов автоматизированных исследовательских запусков, а не проверенный или курируемый выпуск модели; README не описывает конкретные метрики и качество отдельных контрольных точек.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Fly Brain Sparsity — run artefacts

Checkpoints and run artefacts produced by the fly-brain-sparsity research project. This repo is a dump target for automated runs, not a curated model release: files land here as jobs finish on the project's RTX 4090, so that runs executed on one machine are addressable from another.

Treat everything here as intermediate output. A checkpoint is uploaded because a run produced it, not because it was selected, validated, or is recommended for anything.

What the project is

Take a dense neural network at fruit-fly scale (~139k units / ~54.5M connections) and sparsify it toward the fly connectome's ~0.3% connection density, while approaching the fly's performance on movement tasks, energy efficiency, and out-of-distribution robustness.

The central hypothesis, stated so it can be falsified: random sparsity at fly density fails; connectome-like topology is what makes extreme sparsity work.

Layout

<job-id>/<model_id>.pt

job-id is the queue job that produced the file and is unique per run. Each run's metrics, config and log live in the project repository under results/<task-gid>/<job-id>/, and the job record there carries the result.artefacts entry pointing at the file here.

The job-id prefix here is authoritative and always was — it is taken from the queue job, not from the producing script's own idea of where it lives.

Files uploaded before 2026-09-16 came from runs whose local artefact directory was named after an unrelated ticket, because both experiment scripts resolved that directory against a hardcoded task id. That is fixed upstream; it never affected the paths in this repo, because the upload is keyed by job-id precisely so a local defect could not reach a public surface.

Attribution — required

Network topologies in this project are derived from two connectome datasets, both CC BY 4.0, whose only obligation is attribution. That obligation travels with anything derived from them, including these weights:

FlyWire (whole adult brain, snapshot 783)

Dorkenwald et al., "Neuronal wiring diagram of an adult brain", Nature 634 (2024); Schlegel et al., "Whole-brain annotation and multi-connectome cell typing of Drosophila", Nature 634 (2024). Princeton University (Murthy and Seung labs) with the FlyWire Consortium, on the FAFB EM volume (Zheng et al. 2018). Cite the consortium, not the tooling.

MANC (male adult ventral nerve cord, v1.0)

Takemura et al. and Marin et al., eLife (2024); Janelia FlyEM.

Licence

Artefacts here are released CC BY 4.0, matching the upstream connectome data they are derived from.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

RL-агенты не запускаются как сервис инференса.

Ревизия весов: 14f2f04