MelanoGraph

事前登録と来歴管理を軸にした全脳シミュレーションの基盤で、回路の構造が社会的学習に何を足すのかを問う。Shiu らのモデルとともに公開された FlyWire 由来の結合データを読み、漏れ積分発火で回し、どの実験にも次数・重み・興奮抑制比を保つ次数保存リワイヤリングの対照を付ける。3 段階はいずれも実行前に SHA-256 で封をし、文書が封と合わなければ実行を拒む。再現性の確認は切り上げずに「部分的」と書く。上流の著者自身の 30 試行の出力に対し、全脳での糖刺激 1 試行は活動ニューロン数と右 MN9 で 7% 以内、左 MN9 では 21% 高い。Rust カーネルは NumPy の参照実装とビット単位で一致。社会的課題の実験が全脳でなく 10,201 ニューロンの部分グラフである点も注意している。

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