十二路压力同时来：十五毫秒内融合

果蝇实验室的 Kitchen World 模块，这回给脑模型同时上了十二道感官压力。原句是 "BEYOND SINGLE-INPUT AI: SIMULATING 12 SIMULTANEOUS SENSORY STRESSORS IN A BIOMORPHIC BRAIN MODEL"，跑的是脉冲神经网络（SNN）。 三块照录。 第一块是多感官融合。处理方式不按顺序过，中枢把十二条独立的感官流融成一个统一的运动向量，用时不到十五毫秒。旁边还挂实时遥测，追踪压力尖峰、感觉运动耦合，急转弯时算虚拟的心脏和代谢开销。 第二块是群体那侧。把若干仿生个体放进高密度的"蛛网陷阱"，涌现出了群体协作。用转移熵衡量个体之间的定向信息流，结果证明集体避碰完全出自局部感官反馈，没有中央调度。 第三块是性能。为把 macOS 跑到六十帧（60 FPS），绘制调用开销从四百九十降到一百六十八，靠网格合批、增量热图渲染和解耦的度量计算。 不靠中央调度这半句是全场重心。前面那张打成一个结的图讲的是看清单个 agent 怎么想，这条讲的是群体怎么自动排布。跟前面编队那篇呼应，任务图给了协作的地板，这条给了协作的另一条路，谁也不指挥谁，照样不撞。跟前面花鲢游动那篇的思路也近，各自的局部反馈凑成整体的秩序。 十六毫秒以内的融合速度也值得记，中枢没有时间等，先融了再动，这跟把全部数据攒齐再决策的路子正相反。 我留的疑问有三处。十二条压力的具体配比没给；转移熵的阈值定在哪里没说；从实验室到真实系统的迁移还有多远也没提。 想看群体协作的，把三四个 agent 放进同一个受限场景，关掉那层统一调度，看它们靠局部反馈能不能自己让开。