WO2026115424 - VIRTUAL NEURON SYSTEM FOR ENHANCED REASONING IN NEURAL NETWORK-BASED GENERATIVE MODELS

National phase entry is expected:
Publication Number WO/2026/115424
Publication Date 04.06.2026
International Application No. PCT/IB2025/062024
International Filing Date 24.11.2025
Title **
[English] VIRTUAL NEURON SYSTEM FOR ENHANCED REASONING IN NEURAL NETWORK-BASED GENERATIVE MODELS
[French] SYSTÈME DE NEURONES VIRTUELS POUR UN RAISONNEMENT AMÉLIORÉ DANS DES MODÈLES GÉNÉRATIFS BASÉS SUR UN RÉSEAU NEURONAL
Applicants **
MARECHAL, Thierry
Inventors
MARECHAL, Thierry
Priority Data
63/726,496   30.11.2024   US
63/726,974   02.12.2024   US
63/727,014   02.12.2024   US
63/727,023   02.12.2024   US
63/727,035   02.12.2024   US
63/727,055   02.12.2024   US
Application details
Total Number of Claims/PCT *
Number of Independent Claims *
Number of Priorities *
Number of Multi-Dependent Claims *
Number of Drawings *
Pages for Publication *
Number of Pages with Drawings *
Pages of Specification *
*
Number of Office Actions *
*
International Searching Authority
*
Recordal of a Change of the Applicant's Name/Address
*
Type of Assignment
*
Applicant's Legal Status
*
*
*
*
*
*
Entry into National Phase under
*
Patent Delivery
*
Translation

* The data is based on automatic recognition. Please verify and amend if necessary.

** IP-Coster compiles data from publicly available sources. If this data includes your personal information, you can contact us to request its removal.

Quotation for National Phase entry

Country StagesTotal
China Filing, Examination, Granting2374
EPO Filing, Examination, Granting8697
Japan Filing, Examination, Granting2155
South Korea Filing, Examination, Granting2301
USA Filing, Examination, Granting5340
MasterCard Visa
Total: 20,867
Contact Us
Abstract[English] A system and method for enhancing reasoning in neural network-based generative models through software-defined Virtual Neurons—active processing units with configurable activation functions and weighted connections—instantiated during inference without modifying pretrained parameters. Virtual Neurons maintain state vectors in dedicated in- memory data structures managed by a cognitive overlay layer, distinct from external storage and context-token buffers used by prior art. Organization follows hierarchical tiers scaled by α* = (γCs/βCf)^(1/(β-γ)); for γ ≈ 0.8, β ≈ 1.5, α* ≈ √2, providing optimal path length and cache locality. Cognitively-isolated sandboxes with data-structure-level barriers enable Virtual Double hypothesis exploration by cloning internal cognitive state graphs (not token sequences), with O(1) rollback. A multilayer introspective feedback system evaluates internal cognitive structure (not output scores) and triggers structural modifications. Combined interaction produces runtime adaptation, speculative branching, and self-correction not achievable by components alone.[French] L'invention concerne un système et un procédé d'amélioration d'un raisonnement dans des modèles génératifs basés sur un réseau neuronal par l'intermédiaire d'unités de traitement actives par neurones virtuels définies par logiciel avec des fonctions d'activation configurables et des connexions pondérées instanciées pendant l'inférence sans modifier des paramètres pré-entraînés. Des neurones virtuels maintiennent des vecteurs d'état dans des structures de données en mémoire dédiées gérées par une couche superposée cognitive, distincte d'un stockage externe et de tampons de type jeton de contexte utilisés par l'état de la technique. L'organisation suit des niveaux hiérarchiques mis à l'échelle par α* = (γCs/βCf)^(1/(β-γ)) ; pour γ ≈ 0,8, β ≈ 1,5, α* ≈ √2, fournissant une longueur de trajet optimale et une localité de cache. Des bacs à sable à isolation cognitive avec des barrières au niveau de la structure des données permettent une exploration d'hypothèse double virtuelle par clonage de graphes d'état cognitif interne (qui ne sont pas des séquences de jetons), avec une restauration O(1). Un système de rétroaction introspective multicouche évalue une structure cognitive interne (pas des scores de sortie) et déclenche des modifications structurelles. L'interaction combinée produit une adaptation d'exécution, une ramification spéculative et une auto-correction non réalisables par des composants seuls.