开发者用DeepSeek-V4-Flash等开源工具训练健身果蝇

我训练果蝇变成了健身爱好者——练二头弯举，还在练腿日做深蹲。我绘制了全部 139255 个校对神经元、超过 5000 万个突触，以及神经递质的图谱。

所有工作都是通过开源的 DeepSeek-V4-Flash 模型在 @cline 的桌面应用中完成的。这是一款适配开权重模型的开源应用，我提前获得了测试资格。

基于 Flybody 基础模型，共有 68 个刚体 / 102–103 个关节 / 78 个驱动器，运行在 MuJoCo 物理引擎上。

FlyWire v783 连接组：139255 个校对神经元，1.3 亿个突触（Zenodo 记录编号 10676866，CC-BY 4.0）。flywire_annotations 补充 TSV → 118104 个已渲染的静态胞体坐标（4×4×40 nm 体素 → 微米）。

读取层：pandas / PyArrow（分块访问路径为 feather 格式），requests（可断点续传的 Zenodo 下载器）。

Cline 非常容易使用，完成这项工作只需要很少的操作。它完成了大量网页搜索，并且只用很少的 token 用量就正确编译了所有内容。