Ключевые пункты: Проблема: Традиционные NFT обладают фундаментальными ограничениями — статичностью данных, отсутствием семантической интерпретации и высокими затратами на хранение. Решение: Предложена архитектура на основе нейровесовых полей (NWF), кодирующих цифровые активы в параметры нейросетей через байесовский вывод. Математическая основа: Аксиоматика NWF (данные-как-модель, байесовское кодирование, семантический потенциал). Теоремы о семантическом сжатии и взаимодействии полей. Динамическое обновление параметров по схеме Калмана. Приложения: Генерация производных NFT через интерполяцию в семантическом пространстве. Защита от подделок via анализ ковариации и отслеживание истории изменений. Эффективное хранение 3D-контента для метавселенных. Результаты: Коэффициент сжатия данных: ρ ≥ 1 + O(1/ε). Поддержка динамического обновления и семантических операций (поиск, интерполяция). Инновационность: Перенос парадигмы NWF на область NFT с сохранением семантической целостности и возможностью интеллектуального взаимодействия. Перспективы: Интеграция с квантовыми вычислениями (Q-NWF). Разработка специализированных процессоров (NPU). Значимость: Работа открывает путь к созданию нового поколения NFT — динамических, семантически насыщенных и вычислительно эффективных цифровых активов. Title: Application of Neural Weight Fields for Semantic Representation and Generation of NFT Assets Author: Belousov R.S. Highlights: Problem: Traditional NFTs suffer from static representation, lack of semantic interoperability, and high storage costs. Solution: NWF-based architecture encoding digital assets into neural network parameters via Bayesian inference. Mathematical Framework: NWF axiomatics (data-as-model, Bayesian encoding, semantic potential). Theorems on semantic compression and field interaction. Kalman-filter-based dynamic parameter updates. Applications: Derivative NFT generation via semantic space interpolation. Anti-counterfeiting through covariance analysis and provenance tracking. Efficient 3D content storage for metaverses. Results: Data compression ratio: ρ ≥ 1 + O(1/ε). Support for dynamic updates and semantic operations (search, interpolation). Innovation: Adaptation of NWF paradigm to NFTs while preserving semantic integrity and enabling intelligent interactions. Future Work: Integration with quantum computing (Q-NWF). Development of specialized processors (NPU). Significance: This work pioneers a new class of NFTs — dynamic, semantically rich, and computationally efficient digital assets.