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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利基于混合专家的多任务代码表征模型的训练方法及装置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：CN121212269B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511746226.0，技术领域涉及：G06N3/096；该发明授权基于混合专家的多任务代码表征模型的训练方法及装置是由毛斐巧;余东旭;白一凡;梁正平设计研发完成，并于2025-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于混合专家的多任务代码表征模型的训练方法及装置在说明书摘要公布了：本发明适用人工智能技术领域，提供了多任务代码表征模型的训练方法及装置，该方法包括：利用预处理模块对多个目标代码任务的代码样本进行预处理，生成每个目标代码任务的代码表征序列；利用前第一数量层的Transformer编码模块对代码表征序列进行特征提取，得到第一特征矩阵，利用后第二数量层的MoE编码模块中的共享专家网络和每个目标代码任务对应的多个专用专家网络对每个目标代码任务对应的第一特征矩阵进行处理，得到第二特征矩阵；利用代码任务解码器对第二特征矩阵进行解码，得到对应的预测代码序列；基于任务学习损失和负载平衡损失对代码任务编码器以及代码任务解码器的参数进行更新，继续对多任务代码表征模型进行训练，直至训练结束。

本发明授权基于混合专家的多任务代码表征模型的训练方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于混合专家的多任务代码表征模型的训练方法，其特征在于，所述多任务代码表征模型包括预处理模块、代码任务编码器以及代码任务解码器，所述代码任务编码器为Transformer编码器，所述代码任务解码器为Transformer解码器，所述代码任务编码器由前第一数量层的Transformer编码模块和后第二数量层的MoE编码模块堆叠而成，所述方法包括下述步骤： 利用所述预处理模块对多个目标代码任务的代码样本进行预处理，生成每个目标代码任务的代码表征序列； 利用所述前第一数量层的Transformer编码模块对所述代码表征序列进行特征提取，得到第一特征矩阵，利用所述后第二数量层的MoE编码模块中的共享专家网络和每个目标代码任务对应的多个专用专家网络对每个目标代码任务对应的第一特征矩阵进行处理，得到第二特征矩阵； 利用所述代码任务解码器对所述第二特征矩阵进行解码，得到对应的预测代码序列； 基于所述多个目标代码任务的代码样本对应的预测代码序列以及真实目标代码，计算每个目标代码任务的任务学习损失，基于每个目标代码任务对应的第一特征矩阵，计算每个目标代码任务对应的负载平衡损失，基于所述任务学习损失和负载平衡损失对所述代码任务编码器以及代码任务解码器的参数进行更新，继续对所述多任务代码表征模型进行训练，直至训练结束。

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深圳大学，其通讯地址为：518000 广东省深圳市南山区南海大道3688号；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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