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龙图腾网获悉浪潮通用软件有限公司申请的专利一种代码生成任务自适应推理方法、装置及设备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：CN120560664B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202511052757.X，技术领域涉及：G06F8/41；该发明授权一种代码生成任务自适应推理方法、装置及设备是由路鹏程;郑伟波;路宽;韩嘉懿;郑伟航;杜宏伟;吕柏成;丁一凡设计研发完成，并于2025-07-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种代码生成任务自适应推理方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明涉及大模型应用技术领域，公开了一种代码生成任务自适应推理方法、装置及设备。所述方法包括：获取代码生成任务的问题描述，基于大语言模型，将所述问题描述转换为伪代码；根据所述问题描述和对应伪代码，基于预训练的复杂度评估模型，对所述代码生成任务进行复杂度评估；所述复杂度评估模型以问题描述和伪代码为输入，以任务复杂度为输出训练得到；根据复杂度评估结果匹配推理模式，采用设定推理模型，基于匹配的推理模式执行代码生成任务；其中，不同复杂度对应不同推理深度的推理模式。本发明实现了大语言模型对于任务复杂度的动态感知，使其能够根据任务实际需求自适应地调整推理深度与资源分配。

本发明授权一种代码生成任务自适应推理方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种代码生成任务自适应推理方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取代码生成任务的问题描述，基于大语言模型，将所述问题描述转换为伪代码； 根据所述问题描述和对应伪代码，基于预训练的复杂度评估模型，对所述代码生成任务进行复杂度评估；所述复杂度评估模型以问题描述和伪代码为输入，以任务复杂度为输出训练得到； 所述复杂度评估模型训练方法包括： 获取训练数据集，每条训练数据均包括问题描述及其对应的代码，以及复杂度标签； 基于大语言模型，将每条训练数据中的问题描述转换为伪代码； 对每条训练数据，基于问题描述和伪代码分别提取复杂度指标，基于复杂度指标构建提示词； 以问题描述、伪代码和提示词为输入，以任务复杂度为输出，对设定大语言模型进行训练； 所述复杂度评估模型训练过程中采用交叉熵损失函数，所述交叉熵损失函数中引入非对称惩罚权重，区分不同误判类型的代价；其中，困难任务被误判为简单任务时的权重最大，其次为困难任务被误判为中等任务以及中等任务被误判为简单任务； 根据复杂度评估结果匹配推理模式，采用设定推理模型，基于匹配的推理模式执行代码生成任务；其中，不同复杂度对应不同推理深度的推理模式。

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