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龙图腾网获悉北京极佳视界科技有限公司申请的专利训练方法、视频生成方法和装置、电子设备、程序产品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：CN120706231B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202510786309.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权训练方法、视频生成方法和装置、电子设备、程序产品是由朱政;王泊远;黄冠设计研发完成，并于2025-06-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本训练方法、视频生成方法和装置、电子设备、程序产品在说明书摘要公布了：本公开实施例公开了一种训练方法、视频生成方法和装置、电子设备、程序产品，此方法将输入数据输入至仿真器，输出第一预测值；将输入数据输入至待训练的神经网络，经神经网络输出第二预测值；根据第二预测值与第一预测值，计算第一损失函数的值；根据第一损失函数的值，更新神经网络中的可训练参数，直至神经网络收敛，得到目标神经网络；保持目标神经网络中的可训练参数不变；将输入数据输入至目标神经网络，经目标神经网络输出第三预测值；根据第三预测值与观测值，计算第二损失函数的值，计算梯度；根据梯度，对物理参数进行更新，得到目标物理参数；将目标物理参数配置到仿真器中，得到目标仿真器。

本发明授权训练方法、视频生成方法和装置、电子设备、程序产品在权利要求书中公布了：1.一种训练方法，其特征在于，所述方法包括： 将输入数据输入至仿真器，经所述仿真器，输出智能体在第t个时间步的状态的第一预测值；其中，所述输入数据包括采样得到的物理参数以及智能体在第t-1个时间步的动作和状态的观测值；所述输入数据是对包括智能体的实体设备在真实环境中进行观测得到的观测数据；所述物理参数包括摩擦系数、刚度或阻尼系数中的至少一种；t≥2，且t为整数； 将所述输入数据输入至待训练的神经网络，经所述神经网络输出所述智能体在第t个时间步的状态的第二预测值； 根据所述智能体在第t个时间步的状态分别对应的所述第二预测值与所述第一预测值，计算第一损失函数的值； 根据所述第一损失函数的值，更新所述神经网络中的可训练参数，直至所述神经网络收敛，得到目标神经网络； 保持所述目标神经网络中的所述可训练参数不变，将所述输入数据输入至所述目标神经网络，经所述目标神经网络输出所述智能体在第t个时间步的状态的第三预测值； 根据所述智能体在第t个时间步的状态分别对应的第三预测值与观测值，计算第二损失函数的值；所述智能体在第t个时间步的状态对应的观测值，是对包括所述智能体的实体设备在真实环境中进行观测得到的观测数据； 根据所述第二损失函数的值，计算梯度； 根据所述梯度，对所述采样得到的物理参数进行更新，直至所述第二损失函数收敛，得到目标物理参数； 将所述目标物理参数配置到所述仿真器中，得到目标仿真器。

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