开发者 @chetaslua 宣布，他已将一整颗果蝇大脑模拟接入 ChatGPT，并把神经放电逐个解码成词，再拼成句子发送给模型。按照其展示，这套系统在一台 MacBook 上运行，未使用神经芯片或 GPU，工具主要是 NumPy 和一份连接组数据。
这次实验对应的是一颗包含 13.8 万个神经元的果蝇脑模拟，涉及约 1500 万个连接，按一次一个脉冲的方式跑完。开发者给出的首句输出是：「我闻到醋和酵母的味道。我尝到糖。又暖又亮。我该怎么做？」文中称，这句话来自果蝇大脑的放电，经翻译器解码后，一字不改发送给了 ChatGPT。
先验证模拟结果是否可靠
在把神经活动转成自然语言前，@chetaslua 先对模拟结果做了合理性检验。他按照论文中的设计测试了与进食相关的通路表现。
结果显示，喂糖后，负责喙部动作的 MN9 神经元以 78 Hz 放电，说明果蝇尝到甜味后出现向前伸喙的动作准备；在加入苦味后，MN9 神经元放电频率降至 3 Hz，表现出回缩、不取食的状态。
报道指出，这一方向与 2024 年发表于《Nature》的论文结论一致。对于外界提出的「78 Hz 是否来自真实连接组数据」的追问，开发者回复称：「its real」。
文中称，这一步之所以关键，是因为模拟大脑最容易出现自洽但失真的问题，而先用已有论文结论明确的通路进行验证，可以为后续实验提供依据。
神经放电如何被翻译成词句
实验的核心环节，是在果蝇大脑自身活动上训练一个「线性读出」系统。按文中表述，这相当于一个翻译器，把不同的神经放电模式映射为不同词语。
也就是说，当果蝇大脑出现特定神经活动模式时，翻译器就输出相应的词。训练时，开发者刻意排除了感觉神经元，目的是不直接读取最前端、最干净的输入信号，而是观察信号在脑内传递多个阶段后，是否仍能在下游被识别出来。
结果显示，这套读出系统在 16 个词上的识别准确率达到 100%。当可用信号进一步缩减到只剩行神经元和运动神经元，也就是接近向身体发出动作指令的层级时，准确率仍有 85%。
报道据此认为，气味、味道和触觉等感受信息，从感知层一路传递到接近行动输出的层级时，仍保留了足以被解码的信息，没有在传递过程中完全丢失。
在此基础上，译出的词语再由系统拼成 prompt，并原样发送给 ChatGPT。文中强调，其顺序是「先有放电，再有词，再有句子」，中间没有人工润色。
与此前全脑模拟工作的区别
报道提到，用笔记本运行果蝇全脑模拟并不是第一次。2024 年 10 月，伯克利研究者已使用 FlyWire 连接组，在一台笔记本上模拟 13.9 万个神经元和 5000 万个连接，且模拟结果能够预测真实果蝇受到刺激后的反应。
这次工作的区别在于，神经放电首次被翻译成自然语言，并直接交给一个大语言模型处理。此前，模拟得到的神经活动主要用于和真实果蝇反应做对比。
公开连接组数据是实验基础
这套实验可运行的前提，是连接组数据已经公开。报道称，其底层数据来自 HHMI Janelia、剑桥大学和 Google Research 联合完成的雄蝇中枢神经系统连接组 MaleCNS v1.0。
该项目历时十年，人工校对耗费 44 人年，并于 9 月 3 日登上《Cell》期刊。数据集包含 166700 个神经元和 1.25 亿个突触连接，按 CC-BY 协议完全开源。
按文中说法，用户注册并获取 token 后，通过几行 pip install 代码，就可以把任意神经元的上下游连接拉取到本地。
连接组发布后很快被接入多个场景
MaleCNS 论文发表两天后，佐治亚理工学院研究生 Evan Smith 借助 GPT-6 Astra，把这套连接组放进 Minecraft，让一只虚拟果蝇在玻璃密室中飞行，神经活动直接决定每一次转向。
随后，又有人用果蝇脑去打 Doom、跑《超级马力欧 64》、玩 Beat Saber。报道将这一过程概括为：十年的图谱，两天进游戏，再过几天开口和 GPT 对话。
反向测试：能服从指令，但没有找到食物
@chetaslua 还做了一轮从 ChatGPT 返回果蝇模拟体的测试。他将「前方有墙」输入 ChatGPT，模型返回「向左」，再把这一指令打回果蝇的听觉神经元。
结果是，果蝇模拟体执行了 37 次，且无一次偏差。但它始终没有找到食物。
报道据此写道，驱动行为与产生意识之间仍存在明显距离。执行指令只需要信号输入和动作输出，而觅食则要求保留先前尝试的信息、区分已尝试和未尝试的方向，并在陌生环境中形成某种策略。这些能力没有在这只模拟果蝇身上体现出来。
至于它是否真的闻到了醋、是否具有主观体验，文中称目前没人知道，开发者本人也只将其描述为模拟。
从实验室门槛到个人桌面
报道最后提到，过去若想基于全脑仿真开展实验，通常需要顶尖实验室、六位数经费、跨学科团队和较长时间。现在，一台笔记本、一份下载得到的布线图，再加上一个周末，个人开发者也能把 13.8 万个神经元的果蝇脑跑通，并接入 ChatGPT。
文中还指出，果蝇那句「我该怎么做」是翻译器拼出的模板句，但围绕生物神经信号如何与 AI 对话的问题，已经被推到了更靠前的位置。