В данной работе представлена принципиально новая парадигма в области теории информации и машинного обучения— теория Нейровесовых Полей (Neural Weight Fields, NWF). Мы предлагаем преодолеть ограничения классической архитектуры фон Неймана, в которой данные представляют собой пассивные битовые последовательности, лишенные семантики. Вместо этого данные предлагается хранить в виде конфигураций параметров нейронной сети, полученных в результате байесовского вывода и являющихся оптимальным сжатым объяснением исходных данных. Такое представление инкапсулирует смысл данных, а их совокупность формирует динамическое семантическое поле — континуум, где операции над данными (поиск, генерация, логический вывод) аналогичны взаимодействиям в физических полях. В работе излагается аксиоматическая база NWF, формулируются и доказываются ключевые теоремы о семантическом сжатии и взаимодействии полей. Теоретический аппарат синтезирует методы байесовской статистики, гармонического анализа, теории поля и имплицитных нейронных представлений. Предложена практическая архитектура системы, реализующая концепцию «озера семантических данных» (Semantic Data Lake), которое состоит из высокопроизводительного векторного индекса, распределенного хранилища параметров и механизмов обработки запросов, поддерживающих семантический поиск, арифметику и динамическое обновление моделей по аналогии с фильтром Калмана. Теория NWF открывает путь к созданию систем хранения, которые не просто хранят информацию, но и понимают ее, обеспечивая семантическую целостность, естественную робастность и возможность интеллектуальных операций с концепциями. В работе намечены перспективные направления дальнейших исследований, включая квантовые нейровесовые поля (Q-NWF), доказательство теоремы о полноте и разработку специализированных процессоров (NPU)