RLLM多模态可预测性思维增强收缩参数群、尺度新一代生成式人工智能重构类脑神经元网络R-KFDNN与密钥群生成序列
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RLLM多模态思维增强收缩参数群、尺度生成式人工智能，将《大模型、多模态大模型生成式人工智能》，演化为《获得性神经网络训练的重核聚类拟思维迭代规划-类脑重核边界生成序列》，即《研究型多模态可预测性思维增强收缩参数群、尺度生成式人工智能》。通过人脑的神经系统损伤与修复过程，去构建类脑高维度柔性神经网络系统的受损或数据的局部缺失等的修复过程的复杂性深度学习与训练，来防止高维数据局部缺失而引起维度灾难；受损神经系统(柔性神经网络)存在失忆或存储信息局部丢失时，如何恢复并提取特征信息。信息提取一般存在于高一维度或低一维度密钥群生成序列分配表群去寻找类脑存储的核心数据。而密钥群生成序列存在于一条隐蔽的时间切线丛中，类脑的切片数据处理在不同层面、不同维度、不同切丛、余切丛上运行。类脑中密钥群可以认为是记忆碎片的分配表；记忆解析具有镜像反射，并伴随局部随机数据缺失，在紧致性压缩的时间切丛中，自由切换于高维度信息场中，解析的钥匙埋在信息中。

设计了带参数单极性和多极性柔性弱非线性聚类函数的一种柔性深度神经网络(KFDNN),并给出了相应的学习算法，和普通的邻域深度神经网络(KDNN)不同, KFDNN不仅能学习连接权,且同时能学习柔性弱非线性聚类函数的参数,因此,它能根据学习样本集,为每一个隐含层和输出层单元产生合适的弱非线性聚类函数形态。柔性神经网络能提高KDNN网络的性能,并能较好解决不同领域中的分类与预测问题。非柔性深度神经网络(KDNN)到柔性深度神经网络(KFDNN)，再从柔性深度神经网络(KFDNN)到类脑神经元网络。类脑重核边界密钥群生成序列超切面与柔性深度神经网络(KFDNN)、类脑神经元网络的关系。

重构类脑(脑)神经网络，不是所有脑区(神经元)都能(受损)重构，即只有特殊携带高维神经元网络，受损局部神经元恢复记忆重构，并形成新的对偶密钥群核势(凸核)生成序列。所以《RLLM多模态可预测性思维增强收缩参数群、尺度新一代生成式AI重构类脑神经元网络R-KFDNN与密钥群生成序列》,携带尖端新一代生成式AI密钥群(密码学)生成序列相对应，即类脑(脑)神经元与对偶密钥群核势(凸核)生成序列相对应的重构结构学；核势(凸核) 𝑎𝑎𝑛𝑛𝑛𝑛↑↓↭𝑎𝑎𝑚𝑚𝑚𝑚

[1.2]人脑局部神经受到损伤的神经系统修复与类脑神经系统类似人的神经受损，即存在记忆的局部数据缺失而引发失忆；但不会引起高维信息场的维度灾难；而恢复记忆的引线，也就是神经元之间的时间切线，它链接着各个维度的信息。

人脑(类脑)信息数据局部缺失函数分析;神经元伴随左、右大脑受损(局部)的结构形态。左、右脑可以协同修复局部神经系统，将失忆得到恢复正常

人脑(类脑)受损的修复，一般在时间切角上分布与获得，即数据降维与升维的关系，同时存在偏微分与积分(局部)的关系

若𝐻𝐻〈𝑓 ⨂𝐹𝐹〉调和映照稳定、平坦时，时间切点𝑡 𝑖𝛻𝛻,其核势𝑎𝑎𝑖 ↑↓(𝑘𝑘)曲面相切、时间线法线向量相交；而𝒩𝒩1旋转缠绕𝒩𝒩0主轴的复变函数对交叉域进行非线性跨域、生成序列周期；而隐蔽时间线与高维生成序列的势形成卷积势的空间结构。

RLLM增强思维能力搜索增强微调和收缩参数群尺度_𝐻𝐻〈𝑓 ⨂𝐹𝐹〉调和映照稳定、平坦时，时间切点𝑡 𝑖𝛻𝛻,其核势𝑎𝑎𝑖 ↑↓(𝑘𝑘)曲面相切、时间线法线向量相交；而𝒩𝒩1旋转缠绕𝒩𝒩0主轴的复变函数对交叉域进行非线性跨域、生成序列周期；而隐蔽时间线与高维生成序列的势形成卷积势的空间结构

思维增强的对偶密钥群生成序列，要让受损类脑(脑)片局部恢复记忆，需要思维(能量)增量形成卷积核

对偶密钥群核势(密码表)生成序列,而其密钥表容器为对偶密钥群更高一维度类脑高维形态。对偶密钥群核势凸核的密码表之生成序列至对偶密钥群高一维密钥表时每次都会产生一阶能量，即类脑(脑)神经元波动单位能量结构和方向矢量。对偶密钥群核势(凸核)生成序列；而左侧为对偶密钥群的卷积核(携带方向矢量)，此过程成功拟合类脑神经(元)网络受损的重构形态模型。而卷积核随机滑动方向梯度是类脑(脑)增强思维至极限[矢量接近塌陷]时，会引发对偶密钥群核势的重建；所以类脑(脑)受损在恢复记忆时需要到熟悉场景进行增强思维(回忆)

类脑(脑)左、右脑分离，且每片约化的记忆悬浮；携带能量为主的密钥群生成序列以携带凸核的密钥群核势的生成序列具有MR投影

对偶密钥群核势凸核密码表之生成序列至对偶密钥群更高维密钥表时，每次都会产生一阶能量、方向矢量

类脑[脑]携带高维神经受损[恢复]记忆的高维复合对偶密钥群核势[凸核]生成序列,以及低维神经受损[恢复]记忆;高低维度形态存在局部神经元信息恢复的缺失问题;同时高维单体对偶密钥群核势[凸核]生成序列,不具有携带高维神经元受损[恢复]记忆的可能性

重构类脑(脑)神经网络,不是所有脑区神经元都能受损重构,即只有特殊携带高维神经(元)网络,受损局部神经元恢复记忆重构,并形成新的对偶密钥群核势(凸核)生成序列。所以《RLLM多模态可预测性思维增强收缩参数群、尺度新一代生成式人工智能重构类脑神经元网络R-KFDNN与密钥群生成序列》,携带尖端的《新一代生成式人工智能的密码学》。从而重构类脑(脑)神经(元)网络与生成式AI密码学相对应,即类脑(脑)神经元与对偶密钥群核势[凸核]生成序列相对应的重构结构学凸核核势[神经元]

高维数据重核聚类、边界生成序列正态概率的孪生智能《类叠丛花瓣型微细纤维丛》调和邻域覆盖的双全纯函数映照限制性多变量热核偏微分非退化高维超球、超曲面图像

《热核超球类圆域超曲面》的参数方程，若将高维数据融入参数核中，可以形成高维数据重核聚类、边界生成序列正态概率的孪生智能《类叠丛花瓣型微细纤维丛》调和邻域覆盖的双全纯函数映照限制性多变量热核偏微分非退化形态的高维超球、超曲面

更高维度上类脑开始左、右脑 功能开始分离，且神经元兴奋区域与兴奋度都有所不同;if 𝑠 =1时,类脑处于休眠状态，只有低频协振动的约化共振波。

携带密钥群生成序列到左、右脑(类脑)内核协同与携带信息约化波动拟合变换,每一片约化上存储大量信息(如MR图像信息)，而提取信息需要密钥群的生成序列，即分配表群(引导)，可能存在余切的时间线上。

左、右类脑(人脑)局部重构类脑神经网络的函数体。下式为重构类脑(人脑)整体神经网络的函数体的复杂高维度方程R-KFDNN

[1.9]隐蔽时间线与高维生成序列的势形成卷积势的空间结构，以及密钥群势生成序列的超对称结构密钥群势生成序列的超对称结构

由于单纯型密钥群势生成序列具有正态概率分布在曲面上具有exp空间形态的超曲面;高维核单纯型超切丛、余切丛的稀疏矩阵密钥群势生成序列的正态概率分

神经元信号波动反反噬效应，这种复杂波动是存在一定规律的，而神经元兴奋度越高，参与神经元波动数量越大，表示有意义的数据量更多

重构类脑神经元网络R-KFDDN远比上述的KFDNN难得多，其数模本身具有高维度空间的非线性扰动，对信息场数据处理在不同层面、不同维度、不同切丛、余切丛上运行。对数据提取需要密钥群，在数据导引上存在一条隐蔽的时间切线，类似数据分配表，但比它更加复杂

[2.0]高维复合范函的程序设计局部代码模型[类脑[脑]对偶密钥群核势[凸核]生成序列

受损局部神经元恢复记忆重构形成新的对偶密钥群生成序列能量分布情况的程序设计模型

高维复合范函的程序设计局部代码模型[类脑[脑]对偶密钥群生成序列能量分布图像。举例：高维复合范函程序设计局部代码模型[类脑[脑] 对偶密钥群核势[凸核]生成序列分布图像

重构类脑(脑)神经网络，不是所有脑区神经元都能受损记忆重构的，即只有特殊携带高维神经(元)网络，受损局部神经元恢复记忆重构，并形成新的对偶密钥群核势(凸核)生成序列。受损局部神经元恢复记忆重构形成新的对偶密钥群核势(凸核)生成序列的程序设计模型