展場模式：讓觀眾用自己的手機打開 /play 就能丟食物、戳觸角、切除迴路，大螢幕會同步反應。另外 /duel 是並排對照競技場：同一個亂數種子、同一張場地，完整大腦對上被切掉一條迴路的大腦，兩隻一起跑給觀眾看。
灰色＝牆（兩端圓角），紅點＝食物，黃色昆蟲的六隻腳會跟著步態擺動、淡色表示抬起。觸角顏色：綠＝正常、橘＝前方 15 公分內有牆（迫近感）、紅＝碰到。藍線＝最近 30 秒軌跡。視野固定，只有昆蟲跑出場地時才會擴大。
由左到右：觸角機械感覺與迫近偵測 → 兩側興奮度（積分＋指數衰減）→ 中央複合體的行為閘（三選一，黃框是贏家）→ 轉向量 → 下行神經元 → 腹神經索的節律產生器（CPG）→ 左右三足組的振幅。每個節點下方是即時數值，連線上的數字是傳出的訊號強度、越粗越強。顏色：觸角紅＝碰到、迫近橘、興奮度紅色越深越高、轉向左藍右橘、飢餓橘、多巴胺綠、生理時鐘黃、閘門灰底黃框＝贏家。
| 模型節點 | 真實細胞類型 | 神經區 | 數量 | 說明 |
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跟小地圖同一份資料的立體呈現：地面格線、牆、食物、六足昆蟲。腳的膝蓋依真實馬達角度擺動，抬起的腳會離地。滑鼠拖曳可旋轉視角，滾輪縮放；相機自動跟隨昆蟲。本機 PyBullet 視窗只有在電腦上才有，這個在雲端也看得到。
左／右觸角撞擊：模擬該側觸角被碰到，大腦立即啟動避障反射（實體與虛擬同步）。食物重生：把食物隨機放到新位置。暫停：凍結大腦與馬達，實體保持姿勢。滑桿放開時才生效，所有觀看者共用同一隻昆蟲。
關掉一條迴路，看行為怎麼壞掉：這就是神經科學裡的「損傷實驗」。關避障→撞牆不轉；關趨味→找不到食物；關迫近感→更容易楔住；關承諾→轉向來回擺盪；關飢餓→動機不變；關習慣化→每次撞都全力反應；關多巴胺→不會獎懲調整；關雜訊→路線僵硬；關生理時鐘→活動度恆定。開關立即生效，所有人共用。
選一個參數與幾個數值，每個數值自動跑固定秒數、重複 N 次（每次隨機雜訊不同），記錄每分鐘覓食次數與撞牆數，顯示平均 ± 標準差與誤差棒，做成報告可用的對照表。跑完會把參數還原；「匯出報告」會把結果、參數快照與數位雙生一致率寫成 Markdown/CSV/JSON（本機在 runs/ 目錄，雲端可從 /run/ 下載）。
| 數值 | n | 覓食/分 (平均±SD) | 撞牆 (平均±SD) |
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果蠅腦是脈衝神經網路：神經元平常安靜，活性越高發射越密。這裡把模型裡 12 個節點的活性用 Poisson 過程轉成脈衝（最高 100 Hz），每一列一個神經元、每一點一次發射，右側是最近 1 秒的發射率。可以看到觸角一碰就密集發射、興奮度慢慢稀疏、贏家閘持續放電。
三條色帶由上到下：模式（藍＝直走、綠＝趨味、紅＝避障且承諾右轉、深紅＝避障且承諾左轉、紫＝脫困）、左觸角（黃＝接觸、橘＝迫近）、右觸角；白色直線＝吃到食物。下方曲線：紅／橘＝左／右興奮度、黃＝轉向量（中線為 0，上為右）、綠虛線＝食物角度誤差（±180° 縮到滿幅）。由上而下就是「刺激 → 決策 → 結果」。
M5Stack：收到實體韌體心跳時亮綠（雲端展示沒有實體，恆為紅）。PyBullet：物理模擬運作中。WebSocket：瀏覽器與大腦的即時連線，括號內是同時觀看人數。t 是模擬經過的秒數。
羅盤：黃色箭頭是身體航向（永遠朝上），紅色箭頭是食物方向；兩者夾角就是「角度誤差」，正值＝食物在左。氣味：食物散出高斯氣味場，兩根觸角尖端各聞到一個濃度，大腦只用「左減右」決定轉向（嗅覺趨性，關掉嗅覺才退回理想羅盤）。迫近＝觸角尖端 15 公分內有牆；接觸＝觸角碰到。
五條驅力互相競爭，最強的接管轉向，優先順序固定：避障（反射）＞ 社交（雄性看到同類）＞ 趨味（氣味或羅盤）＞ 記憶（蕈狀體記得的好地方）＞ 直走。承諾條：避障一旦選邊，會維持到興奮度消退或時效到期才換邊。
果蠅沒有 GPS。牠在橢圓體的 16 個楔形上維持一個活動小丘（bump），小丘的位置就是牠自己認為的朝向。P-EN 神經元把身體轉動量推著小丘沿環移動，看得到地標時小丘被拉回校正，看不到就盲飛並慢慢漂移 —— 漂移是真果蠅也有的特性，不是程式錯誤。外圈亮起來的格子＝該楔形的活性，藍線＝環估計的朝向，黃線＝真實朝向，兩者夾角就是誤差。
同樣的刺激，不同的內在狀態會做出不同決策。飢餓：沒吃到食物會慢慢上升，放大趨味、提高冒險；吃到食物就下降並釋放多巴胺（獎勵，暫時再放大趨味）。撞牆會累積懲罰訊號，放大避障。習慣化：同側觸角反覆被碰，反應逐次變小，休息後恢復。生理時鐘：一「天」600 秒、早晚兩個活動高峰，活動度只調探索雜訊。
場地切成 4×3 個「位置細胞」。吃到食物時多巴胺把目前格子的價值寫高（綠），撞牆則寫低（紅），價值以 2 分鐘時間常數慢慢淡忘。沒有氣味也沒有目標時，大腦會往價值最高的格子探索（記憶驅力）。這是紀錄裡說「虛擬果蠅沒有」的後天學習，黃框＝目前所在格子。
加入第二隻昆蟲後，兩隻都能感知對方的方位與距離（費洛蒙／視覺）。同樣的輸入，依性別走不同迴路：雄性遇到雌性 → 求偶追逐；雄性遇到雄性 → 攻擊逼近；雌性 → 忽略。這對應 2026 年雄性全中樞神經系統連接組（MaleCNS）的發現：多數神經元類型雌雄同型（8,069 種相同、138 種有差異、289 種雄性專有），性別差異集中在高階腦中樞，只靠少數「開關」神經元切換求偶／攻擊等行為。第二隻沒有覓食驅力，純粹當社交對象。
模式：FORWARD 直走、TAXIS 朝食物趨近（氣味或羅盤）、MEMORY 往記憶中的好地方探索、COURT 求偶追逐、AGGRESS 攻擊逼近、AVOID 觸角受刺激的避障反射、ESCAPE 卡住時的脫困動作。turn 轉向量：−1 全力左轉、+1 全力右轉、0 直行。興奮度：觸角受刺激後的神經活性，碰撞時跳到 1，之後依時間常數指數衰減；哪一側高就往另一側轉。
六顆馬達的角度隨時間的變化（中立 90°）。兩組三腳相位相差 180°，一組著地推進時另一組抬起前收，這就是昆蟲的三足步態。轉彎時內側那一組振幅縮小甚至停住。
脊髓層的節律不需要大腦下指令：相位持續旋轉，六隻腳依相位表輸出。三足步態時藍點與橘點永遠相差 180°；四足波步態時分成三組相差 120°。大腦唯一能改的是左右振幅（下方兩條）：轉向量為正時右側縮小，身體就向右彎。
步頻低於 1 Hz 自動換成四足波步態（tetrapod）：三對對角腳相差 120°、隨時有四隻腳著地，像真果蠅慢走時一樣。把步態頻率滑桿拉到 1 以下就能看到。
同一顆大腦同時驅動實體與虛擬昆蟲，兩邊的觸角撞擊應該在同一時刻發生。這裡把實體微動開關事件與虛擬觸角事件在 0.5 秒內同側配對：一致率＝配對數 ÷ 所有事件數，延遲＝兩者時間差。雲端展示沒有實體，面板會顯示「無實體連線」；本機 twin 模式才有數據。
自動跑操作手冊 §6 的檢查清單：心跳、觸角狀態回報、送馬達指令後控制器是否還活著（電流突波會讓 M5Stack 重啟）、校正指令、最後請你按左右觸角各一下。結果會寫進事件日誌與匯出報告。雲端沒有實體會直接顯示失敗。
把過去某一輪錄下的遙測載回儀表板重播：小地圖、神經狀態、時間軸等面板會顯示當時的資料。可暫停、拖時間軸。評審問「那一刻大腦在想什麼」時可以倒回去看。回放時不會動到即時模擬。
抵達食物：吃到食物的次數（食物會隨機重生）。平均抵達秒數：從上一個食物走到下一個的平均時間。撞擊總數：觸角碰撞事件數，同側 0.5 秒內只算一次。路徑長：累積走過的距離。
最新在最上面。hit_sim 虛擬觸角撞牆、hit_web 網頁按鈕、hit_gui 3D 視窗按鈕、hit_hw 實體開關、food_reached 吃到食物、escape 脫困動作、reset 卡住太久傳回起點、param_change 調參、ablation 迴路開關、experiment_* 實驗、pause／resume 暫停與繼續。