구글이 성체 수컷 초파리의 전체 뇌와 중추신경계 지도를 공개한 지 2주도 채 되지 않아, 이 구조를 활용한 다양한 시도가 나타났다. 초파리를 데이 트레이더로 만들거나 평행 주차를 가르치는 등 여러 분야에 적용됐다. 이제 한 Balatro 팬은 이 구조를 알고리즘으로 훈련시켜 게임을 플레이하게 했으며, 현재 승률은 20%를 기록했다.

해당 플레이어는 모델이 게임을 플레이하는 과정을 빠르게 돌린 영상을 공유했다. 영상에 따르면 플레이어는 가장 낮은 난이도(White Stake)와 기본 Red Deck을 선택했다. 앞서 OpenAI의 GPT-6 'Astra' 모델이 게임 내에서 가장 어려운 조합으로 알려진 Gold Stack 난이도에서 Black Deck으로 게임을 이기는 모습을 보인 바 있다.

영상을 공유한 레딧 사용자 ActualAerie1011은 유용한 Balatro 시드를 발견하기 위해 개발한 트레이너 알고리즘을 사용하여 모델을 훈련했다고 밝혔다. 다른 로그라이크 게임과 마찬가지로 Balatro는 무작위성이 강하므로, 이러한 알고리즘은 독특하고 잠재적으로 매우 높은 점수(게임의 점수 제한 포함)를 얻을 수 있는 시드를 발견할 수 있다. 뇌를 훈련하기 위해 뇌 장치(실제 모델과 함께 커넥톰)와 알고리즘이 시드를 플레이한다. 그런 다음 결과를 비교하고, 뇌 모델은 선택에 따라 보상 또는 처벌을 받는다.