要解决AI模型没有正确存储最佳的神经元组合的问题，可以使用以下代码示例：

import numpy as np

# 定义神经网络模型
class NeuralNetwork:
    def __init__(self):
        # 初始化模型参数
        self.weights = np.random.rand(10, 5)  # 初始权重
        self.best_weights = None  # 存储最佳权重
        self.best_accuracy = 0  # 存储最佳准确率

    def train(self, X, y):
        # 训练模型
        for epoch in range(10):
            # 执行前向传播和反向传播
            self.forward_propagation(X)
            self.backward_propagation(X, y)

            # 计算准确率
            accuracy = self.calculate_accuracy(X, y)

            # 如果当前准确率优于之前的最佳准确率，则更新最佳权重和最佳准确率
            if accuracy > self.best_accuracy:
                self.best_weights = self.weights
                self.best_accuracy = accuracy

        # 将最佳权重保存到文件中
        np.save("best_weights.npy", self.best_weights)

    def forward_propagation(self, X):
        # 执行前向传播
        pass

    def backward_propagation(self, X, y):
        # 执行反向传播
        pass

    def calculate_accuracy(self, X, y):
        # 计算准确率
        pass

# 创建神经网络对象
neural_network = NeuralNetwork()

# 加载训练数据
X_train = np.random.rand(100, 10)
y_train = np.random.randint(0, 2, (100, 1))

# 训练模型
neural_network.train(X_train, y_train)

在上述代码中，神经网络模型定义了权重（weights）、最佳权重（best_weights）和最佳准确率（best_accuracy）等属性。在训练过程中，每次计算准确率时都会检查当前准确率是否优于之前的最佳准确率，如果是，则更新最佳权重和最佳准确率。训练完成后，最佳权重会被保存到文件中（这里以Numpy的np.save函数保存为例）。

这样，当你需要使用最佳权重进行预测时，可以通过加载保存的最佳权重文件来恢复并使用它们。

注意：上述代码中的前向传播、反向传播和计算准确率的具体实现需要根据具体的神经网络结构和任务进行编写。