连接必须经过近邻
当前局部半径 0.16。标准图每细胞最多 12 条输出、24 条输入,远处信号需要穿过局部链;E6 的额外运动分支另作对照。
不给它寻路答案,只给它局部感知、
神经细胞,以及为每次活动付出的代价。
我们想知道:一个简单的局部网络,能否逐步形成稳定的信号传播,并最终学会在世界中生存?
细胞更多,不等于更聪明。能被提示激活,也不等于能正确使用提示。我们把规模、活动、传播、内容和行为分别验证。
这不是现成的大模型在扮演虫子。
它是用 Go 构建的具身神经系统原型。
当前路径把有限视野中的单色亮度、表面距离、视角尺寸及身体状态转换为输入。遮挡会让信息消失;环境不把“这是食物”的语义标签直接交给神经细胞。
当前局部半径 0.16。标准图每细胞最多 12 条输出、24 条输入,远处信号需要穿过局部链;E6 的额外运动分支另作对照。
膜电位累积到阈值才放电,随后复位并进入不应期。递质使用上一神经步的释放状态,不会一步穿过任意多层。
细胞依据自己的活动率调整阈值,参考目标为 3%。阈值变化是局部稳态机制,尚不能当作奖励联结学习。
真实身体实验计入维护、放电、传输及行动代谢。固定输入培养单独记录神经费用,不能冒称身体活过同样多步。
沿着证据改变方向。
每次对照都留下结果,包括失败。
下面每一个点,都来自实际神经步。
不是拟合曲线,也不是演示数据。
鼠标移动或用下方滑杆逐步查看。灰区为 1–2,000 步,固定后段窗口为 2,001–5,000 步;后段不代表已达稳态。
十万级三个种子的后段均值为 4,678–4,743,但中位数仅 32–1,085,p5 均为 0。达到 2,000 个同时放电的时间占比只有 43.63%–46.77%。观察到的是强群发与静默交替。
| 隐藏细胞 | 种子 | 全程平均 K | 后段平均 K | 后段中位 | K ≥ 2000 时间 |
|---|
| 神经步 | 平均 K | 中位数 | p5 | K ≥ 2000 时间 |
|---|
两项来自此前约五千隐藏细胞网络的对照。
不能直接算作十万级网络已有的功能。
全部五个固定相位通过传播检验的脑数。
候选传播更稳定,但三个脑的主方向内容读出为 50% / 50% / 25%,对照为 50% / 50% / 75%,没有一致改善。三个已见开发脑仍需独立确认。
阅读 E7 原始记录 ↗三种子平均身体行动寿命,单位:动作。
更多神经计算使早期活动出现,但平均身体行动寿命下降 35.12%。两组总摄食能量收入均为 260,额外神经成本没有转化为总体收益。
阅读 B3 原始记录 ↗过程、方法、数字与限制,放在一起阅读。
历史文档保留各自记录时点。
关于这份档案 这是计算模型的研究记录,不是意识存在或真实生物大脑的证明。模拟神经步没有生物毫秒映射。示意图、离线读出和真实身体行为分别标注。
来源索引与 SHA-256 ↗