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门的事就这么处理了，老四也到前台这边。
“彪总，这是我师弟，不懂事，估计这帮人给骗了，您介意”老四看着灰溜溜逃的杨大棕，向彪子解释。
“没事，估计着，那小子昨天请的是练健的，虽然一肌肉，但是小一个人就对付了，天少知道请能的了。。。哎！，你这兄弟不错啊，少对师兄恭敬，没坏规矩”彪子笑着对老四说道。
签字仪式一切都顺利。
【由于本章节内较少，所以增加一个小贴士，是拥有主环的久浩的胡乱想吧，多关联拟脑模型的产生逻辑】
现有的神经理论卷积法通过碎片化知事物，以及基于大数术发展的ChatGPT多模态大模型等术的关键字TAG，关键字关联，关键字合关联等术，这些术继续发展，一定会出现以下情况。
由于关键字及TAG无法准定义一个事务，所以一定会发展出用编码定义息方式，而为了方计，包括截定长和添加定长编码位置，未来的编码一定是定长编码。
当发展出定长编码，由于编码本没有含义，所以无法用关键字息比对的方式，那么息之间的关联关系一定会用关联路径定义，，为息建立关联关系模型。
当息建立关联关系模型的时候，一定会想到用矢量连接，，关联关系是通过矢量线连接的，距离度权重等作为参数，可以参与计。
当息关联用矢量连接后，那么也必然会想到使用三维坐标系来定义息及关联关系。
当发现ABC三个息之间，A与B有直接关系，B与C有直接关系，而A与C没有直接关系的时候，一定会想到为一个息建立一个三维坐标系，在一个息自带的三维坐标系中，反应出该息与直接关联息的关系，人们一定会想到，要的是息之间的相对关系，而不是所有息之间的绝对关系。
当为一个息用独立坐标系，表达与其直接关联息的相对关系后，那么息关联关系就形成了路径，就可以模拟人维，在该模型中沿着息关联关系发起维行，维行就会产生维行路径。