用于人工智能学习模式的数据存储方法

本发明公开了用于人工智能学习模式的数据存储方法，涉及计算机数据存储技术领域，步骤一在边缘通过单调写序号将多源感知流实时归并成块，以提供可重放时序；步骤二对块执行异步纠删编码并计算默克尔根写入本地缓存，实现容损与完整性双保障；步骤三根据网络按序推送切片与根至对象存储并调用时间旅行接口固化增量快照；步骤四云端监听快照哈希事件，差分扫描写序号链，利用切片重建缺口并刷新索引，保持持续一致；步骤五训练进程生成默克尔证明在线校验样本，损坏数据即刻插值修复并记录审计链；步骤六训练结束后生成沿革清单与冻结根并异步清理冗余切片，更新版本表，最终形成单指纹可追溯的成本归档。