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龙图腾网获悉智识神工(上海)信息技术股份有限公司申请的专利一种多智能节点协同学习的任务处理方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120196448B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510663304.4，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权一种多智能节点协同学习的任务处理方法及系统是由孙冲;马超;楚庆设计研发完成，并于2025-05-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多智能节点协同学习的任务处理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种多智能节点协同学习的任务处理方法及系统，涉及人工智能技术领域，包括：采用多个智能节点构建具有多个节点社区的目标分布式智能网络；获取一领域任务，确定目标智能节点和目标领域标签，建立任务评估函数和增量残差层，在目标领域标签对应的节点社区内进行协同学习，生成增量残差模块，其中，增量残差模块与目标智能节点下基础人工神经网络中带有目标领域标签的网络层具有层对应关系；目标智能节点基于增量残差模块处理领域任务，并将增量残差模块共享至与目标领域标签对应的节点社区中的其他智能节点，解决现有大模型增加新领域技能需要中心化处理大量数据，且训练过程存在隐私泄漏的问题。

本发明授权一种多智能节点协同学习的任务处理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多智能节点协同学习的任务处理方法，其特征在于，包括： 采用多个智能节点构建具有多个节点社区的目标分布式智能网络，其中每一智能节点包括基础人工神经网络，所述基础人工神经网络由主干网络和增量残差模块构成，其中每一网络层关联至少一个领域标签，每一节点社区对应唯一领域标签，使得具有同一领域标签的智能节点构成一节点社区； 获取一领域任务，确定目标智能节点和目标领域标签，建立任务评估函数和增量残差层，在所述目标领域标签对应的节点社区内进行协同学习，生成作用于所述目标智能节点下基础人工神经网络的增量残差模块，其中，所述增量残差模块与所述目标智能节点下基础人工神经网络中带有所述目标领域标签的网络层具有层对应关系； 所述目标智能节点基于所述增量残差模块处理所述领域任务，并将所述增量残差模块共享至与所述目标领域标签对应的节点社区中的其他智能节点； 所述建立任务评估函数和增量残差层，在所述目标领域标签对应的节点社区内进行协同学习，生成作用于所述目标智能节点下基础人工神经网络的增量残差模块，包括： 随机初始化增量残差层的参数，筛选出所述节点社区内进行协同学习的智能节点； 在所述目标智能节点和各个进行协同学习的智能节点下的基础人工神经网络中拼接所述增量残差层，以分别执行与所述领域任务对应的本地任务，基于任务评估函数输出全局评估值，对所述增量残差层的参数进行迭代优化，生成所述增量残差模块，且 在建立增量残差层前，还包括： 根据所述领域任务确定任务的特征描述； 在所述目标领域标签对应的节点社区内广播所述任务的特征描述； 当所述节点社区内包括与所述领域任务对应的增量残差块的智能节点响应，则根据所述节点社区内的共享获取所述增量残差块，替代生成作用于所述目标智能节点下基础人工神经网络的增量残差模块。

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