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龙图腾网获悉江苏上古科技有限公司申请的专利基于知识蒸馏的大模型压缩与实时推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：CN121146094B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202511686306.1，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权基于知识蒸馏的大模型压缩与实时推理方法及系统是由王娜;卞余光;汤仕磊设计研发完成，并于2025-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于知识蒸馏的大模型压缩与实时推理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于知识蒸馏的大模型压缩与实时推理方法及系统，涉及数据分析技术领域，该方法包括以下步骤：提取通用与行业模型关键词，计算二者相关性系数，达标则构建通用‑行业模型集合并更新关键词；基于该集合的行业模型，结合企业需求形成企业模型集合，按企业模型与通用、行业模型的相关性，分情况构建通用‑行业‑企业模型或子模型集合并更新关键词；从已构建的各类模型及子集合中，结合企业需求关键词筛选出第一模型集合，定义缺失率，结合模型过往成功率、候选模型最高成功率及需求覆盖度算匹配值；与理想模型对比提取缺陷、优势特征，计算推荐得分，排序推送最优模型，本发明实现大模型压缩与实时推理。

本发明授权基于知识蒸馏的大模型压缩与实时推理方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于知识蒸馏的大模型压缩与实时推理方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： 提取通用模型与行业模型关键词分别组成对应关键词集合； 计算通用模型与行业模型的相关性系数，当相关性系数不低于预设阈值时，判定二者高相关，将其构成通用‑行业模型集合并更新关键词； 基于通用‑行业模型集合中的行业模型，结合目标企业业务需求形成企业模型集合，提取各企业模型关键词分别构建对应集合；当某企业模型与通用‑行业模型集合中的通用模型、行业模型均高相关时，将其加入形成通用‑行业‑企业模型集合并更新关键词；当仅与其中一类模型高相关时，则与该类模型构建子模型集合，更新子模型集合关键词；其中，子模型集合表示通用‑企业模型集合或行业‑企业模型集合； 基于已构建的通用、行业、通用‑行业、通用‑行业‑企业及子模型集合，结合目标企业需求关键词，筛选模型整合为第一模型集合，定义关键词缺失率，结合模型过往同类项目成功率、所有候选模型最高成功率及需求覆盖度，计算模型与企业需求的匹配值； 基于第一模型集合中的模型与理想模型对比，提取缺陷和优势特征集合，分别计算各特征与对应特征库的相似度并取最高值，再计算缺陷综合影响系数和优势综合增益系数，其中，理想模型表示匹配所有目标企业的需求关键词且历史成功率最高的虚拟基准模型； 基于匹配值、缺陷综合影响系数和优势综合增益系数计算推荐得分，按得分从高到低排序，推送最优模型给目标企业。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人江苏上古科技有限公司，其通讯地址为：210012 江苏省南京市雨花台区宁双路19号云密城5号楼J栋14层1407室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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