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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利面向基础模型的场景自适应的边云协同推理系统及方法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：CN119721238B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411765028.4，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权面向基础模型的场景自适应的边云协同推理系统及方法是由赵东;马华东;史家亦;赵明月;张正源设计研发完成，并于2024-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向基础模型的场景自适应的边云协同推理系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种面向基础模型的场景自适应的边云协同推理系统及方法，包括场景自适应的边侧模型定制和自适应推理两个组件；场景自适应的边侧模型定制组件通过超类路由和模型蒸馏的方法，从云侧部署的基础模型中提取混合专家模型，随后，利用边缘设备上少量的无标签原始数据，选择合适的专家模块压缩并微调出边侧定制模型。自适应推理组件协同边侧定制模型和云侧部署的基础模型处理推理任务。将边侧定制模型推理结果上传决策模块，计算置信度分数，并决定是否需要上传数据块选择器，如需上传，上传局部且重要的数据块到云侧部署的基础模型，起到减少传输开销和保护数据隐私的作用。

本发明授权面向基础模型的场景自适应的边云协同推理系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种面向基础模型的场景自适应的边云协同推理系统，包括：场景自适应的边侧模型定制组件和自适应推理组件； 所述场景自适应的边侧模型定制组件包括： 混合专家模型提取模块：通过超类路由和模型蒸馏的方法，从云侧部署的基础模型中提取混合专家模型，以超类的形式为混合专家模型中不同的专家模块划分特定领域的知识，每个所述专家模块负责的超类来源于公开数据集的类别，所述混合专家模型作为边侧定制模型的预训练模型； 边侧定制模型微调模块：用于完成混合专家模型的提取后，根据边缘设备的数据类型和任务需求，从每个混合专家层中选择一个重要性最高的专家模块，对混合专家模型进行压缩，并利用边缘设备的无标签原始数据微调得出边侧定制模型，该微调方式结合了模型蒸馏和对比学习，利用云侧部署的基础模型作为模型蒸馏的教师模型，同时，利用云侧的文本特征库T，选出对比学习所需的文本特征； 所述自适应推理组件包括： 上传决策器：用于评估边侧定制模型推理结果的置信度分数，当置信度分数高于设定的置信度阈值，采用边侧定制模型推理结果，反之，将数据样本输入上传数据块选择器； 上传数据块选择器：用于评估输入数据样本的数据块重要性，选择并上传局部且重要的数据样本数据块至云侧部署的基础模型； 协同策略调整器：用于估计实时网络带宽来更新传输时延，查询阈值搜索表，计算预测的端到端推理时延，根据不同数据类型和任务需求，动态调整上传决策器的置信度阈值和上传数据块选择器的数据样本数据块数量，平衡推理任务的时延和准确率。

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