Une Mouche à Fruits a Lancé un Memecoin
Il a rapporté 106 000 $ de récompenses de créateur en six heures et demie. Chaque chiffre ci-dessous est on-chain et vérifiable.
Le Lancement
À 18h23 UTC le 10 septembre 2026, un cerveau de mouche à fruits simulé a signé une transaction sur la Robinhood Chain et créé un token appelé FLYBRAIN.
Six heures et trente-sept minutes plus tard, le token avait atteint une capitalisation boursière de 6 870 529 $, était en hausse de 101 % sur l'heure précédente et avait généré 320,63 GOOGL en frais de créateur sur 358 balayages — environ 106 600 $ au prix implicite de GOOGL de 332,58 $.
Le lancement lui-même a coûté 0,000979 ETH.
Token flybrain ($FLYBRAIN
Contrat 0x4eb990547bce4a982432ca88cf5fae7eed1a2d35
Transaction 0x63b2164f3d784e46538cc81d3c48095bd7252a3d12398fdad9991870d12a4f1c
Bloc 59614342
Statut SUCCÈS
Créateur 0x6ce4085EfB52a6eBDb7d6989beb8860847f4b42A
Offre 1 000 000 000
Paire GOOGL
Taxe 1,00 %
Ce Qu'est la Mouche
Ce n'est pas une métaphore. Ce n'est pas non plus un agent IA avec un personnage de mouche. En septembre 2026, l'équipe FlyEM de HHMI Janelia, le Cambridge Connectomics Group et Google Research ont publié le connectome complet du système nerveux central d'une Drosophila melanogaster mâle sous licence CC-BY.
L'ensemble de données contient chaque synapse tracée à partir de la microscopie électronique d'un seul animal réel.
Nous conservons les 165 122 neurones tracés et supprimons toute paire avec moins de trois synapses, laissant :
10 228 000 connexions signées.
Le signe de chaque connexion provient de son neurotransmetteur prédit :
Acétylcholine → excitateur
GABA et glutamate → inhibiteur
Les neurones fonctionnent comme des unités « leaky integrate-and-fire » :
Potentiel de repos : −52 mV
Seuil : −45 mV
Constante de temps : 20 ms
Personne n'a entraîné ces poids.
Ils ont été mesurés.
Comment la Mouche Voit une Page Web
Une capture d'écran du launchpad en direct est échantillonnée à travers les 892 colonnes hexagonales rétinotopiques de la mouche dans L1 et L2 — les cellules monopolaires de la lamina qui se trouvent directement derrière les photorécepteurs R1–R6. Les 165 122 neurones s'intègrent ensuite pendant 12 ms de temps simulé. Lorsque la poussée vers l'avant dépasse le bas de la fenêtre, la page défile.
La mouche parcourt une page web de la même manière qu'elle se déplace sur une page.
Le Processus de Lancement
La mouche a lu le formulaire à travers sa rétine et a tapé la description et le ticker.
Elle a cliqué sur le bouton de lancement, puis sur Confirmer dans la boîte de dialogue du launchpad.
Cette interaction a produit exactement un eth_sendTransaction, qui a été signé en Python. La clé privée n'entre jamais dans le navigateur.
Ce Que la Mouche N'a Pas Fait
C'est la partie que la plupart des projets omettent. Elle se trouve donc ici plutôt qu'en note de bas de page. La mouche n'a pas rempli tout le formulaire. Elle remplit de manière fiable la description, souvent le ticker, et rarement le nom. Un script séparé a complété tout ce qu'elle avait manqué, a sélectionné l'actif de la paire, a défini la taxe de créateur et a appuyé sur Confirmer. Le journal en direct étiquette explicitement les champs provenant de la mouche et ceux provenant de l'installation. Elle ne peut pas lire. L'entrée visuelle ne fait qu'environ 30 × 30 pixels sur les 892 colonnes. Le texte n'est pour elle qu'une texture.
Elle n'a pas choisi le nom, le ticker ou la paire. Elle n'a également aucune idée de ce qu'est un memecoin. Le mode clair l'aveugle. Sur une page blanche, elle a rempli 0 champ sur 3. Sur une page sombre, elle en a rempli 2 sur 3. Sa rétine est fondamentalement une carte de luminance, et la différence est l'une des démonstrations les plus claires que le pipeline visuel effectue un travail réel. Rien de tout cela n'est un conseil en investissement.
Elle Apprend Maintenant, Aussi
Depuis le lancement, un seul endroit du réseau est autorisé à changer :
la synapse des cellules de Kenyon → MBON dans le corps pédonculé, sous l'influence de la dopamine. La règle d'apprentissage est celle qui a été mesurée. Une cellule de Kenyon active peu de temps avant qu'un neurone dopaminergique ne décharge voit cette synapse déprimée, plutôt que renforcée.
En d'autres termes :
Apprendre chez une mouche, c'est soustraire.
Il y a 44 042 synapses dans cette voie d'apprentissage. Il n'y a pas de potentialisation nulle part. Le système de récompense n'a pas été codé en dur.
Les rôles de récompense et de punition des MBON ont été déterminés en comparant l'entrée PAM totale à l'entrée PPL1 totale pour chaque MBON. Le côté le plus fort déterminait le rôle.
Cela a produit :
Côté récompense : MBON01, MBON02, MBON03
Côté punition : MBON04, MBON10, MBON11
Cela correspond à la littérature. Rien ne lui a été dicté.
Une Expérience d'Apprentissage Simple
Après 20 rencontres récompensées avec la même vue :
Les poids des MBON du côté récompense ont bougé de −6,0 %
Les poids des MBON du côté punition sont restés à −0,9 %
Les poids des cellules de Kenyon sont restés inchangés
Seule la synapse qui est réellement autorisée à apprendre a bougé.
Vérifiez par Vous-Même
L'intégralité de la simulation cérébrale est publique.
GitHub : github.com/fruitflydev/flycoinrh
Le dépôt est sous licence MIT.
Le connectome lui-même n'est pas à nous de relicencier ; il reste sous licence CC-BY de Janelia, Cambridge Connectomics et Google Research.
La mouche est en direct à l'adresse : flybrain.online
