上海人工智能创新中心胡舒悦获国家专利权
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龙图腾网获悉上海人工智能创新中心申请的专利基于上下文学习模型表征的大语言模型动态路由方法和设备、可读存储介质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：CN120745838B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202511140833.2，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权基于上下文学习模型表征的大语言模型动态路由方法和设备、可读存储介质是由胡舒悦;李昊;王晨旭设计研发完成，并于2025-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于上下文学习模型表征的大语言模型动态路由方法和设备、可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于上下文学习模型表征的大语言模型动态路由方法和设备、可读存储介质，利用投影模型将查询嵌入映射到语言模型输入空间并实现语义对齐，再从基准题库中自动筛选覆盖多维能力的代表性评估集，一次性高效获取模型在评估集上的表现特征，形成高质量的上下文模型能力表征；随后结合实时查询嵌入与上下文模型能力表征，使用轻量级路由语言模型进行监督学习，从而实现细粒度模型区分能力，并设计增量嵌入更新机制，在新模型接入或旧模型升级时，仅通过极少量固定题目即可快速完成冷启动，大幅降低计算与维护成本，有效提升了模型路由的准确性、实时性及灵活扩展性。
本发明授权基于上下文学习模型表征的大语言模型动态路由方法和设备、可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于上下文学习模型表征的大语言模型动态路由方法，其特征在于，应用于推荐系统、搜索引擎或知识问答系统，包括如下步骤： 查询重构预训练：利用投影模型将输入的查询嵌入向量映射至高维语义空间，将映射后的嵌入向量输入模型路由器，以模型路由器复原用户查询嵌入向量为目标，对所述投影模型和所述模型路由器进行训练； 基于上下文学习的模型路由器训练：基于预先构建的多难度层级的代表性评估集，利用训练好的投影模型将所述代表性评估集中的查询向量分别注入多个候选模型，针对每个候选模型，将在每个查询向量下的正误标签聚合得到上下文模型能力表征，以所述上下文模型能力表征与用户查询为输入，以查询对应的正误标签为监督信号，训练基于轻量级语言模型的模型路由器； 在线推理阶段：将用户查询，与各个候选模型的上下文模型能力表征作为训练后的模型路由器的输入，得到各个候选模型的适配分值，基于所述适配分值实现大语言模型动态路由。
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