Sora模型是一种机器学习模型，它基于Self-Organizing Reservoir Architecture（SORA）框架。SORA框架是一种基于生物学的自组织网络结构，模拟了大脑中神经元之间的连接方式。
Sora模型的工作原理基于SORA框架，其主要特点是通过一种自组织的方式来构建神经网络结构，使得网络中的神经元可以自动调整其连接方式和权重。这种自组织的方式使得Sora模型能够自适应地学习和处理不同类型的数据。
在Sora模型中，输入数据首先通过输入层传入神经网络，然后通过一系列的隐层神经元进行处理，最终输出结果。在这个过程中，神经元之间的连接权重会不断调整，以适应不同的数据模式。
总的来说，Sora模型的工作原理是基于自组织的神经网络结构，通过自适应地学习和处理输入数据，从而实现各种机器学习任务。