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龙图腾网获悉杭州海康威视数字技术股份有限公司申请的专利任务处理方法、装置、电子设备及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：CN116975696B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202311110627.8，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权任务处理方法、装置、电子设备及存储介质是由何逸炜设计研发完成，并于2023-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本任务处理方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种任务处理方法、装置、电子设备及存储介质，涉及人工智能技术领域。方法包括：获取待处理任务；其中，待处理任务包含：待处理任务指令以及至少一个模态的待处理数据；对待处理数据进行特征提取，得到待处理初始特征；基于预先训练好的类语言对齐模型对待处理初始特征进行处理，得到大语言模型所支持的特征，作为待处理类语言特征；其中，在基于初始结构的类语言对齐模型和大语言模型对第一样本任务进行处理时，大语言模型的损失值用于对初始结构的类语言对齐模型的模型参数进行调整；将待处理任务指令和待处理类语言特征输入至大语言模型，得到待处理任务的处理结果。如此，能够提高任务处理的泛化性。

本发明授权任务处理方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种任务处理方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待处理任务；其中，所述待处理任务包含：待处理任务指令以及至少一个模态的待处理数据；任一待处理数据为文本、视频、图像或音频； 对所述待处理数据进行特征提取，得到待处理初始特征； 将每一模态的待处理初始特征分别输入至预先训练好的自对齐模型，获取该自对齐模型输出的各模态的待处理初始特征对齐至预设统一特征空间后的特征，作为待处理自对齐特征； 基于预先训练好的类语言对齐模型对所述待处理自对齐特征进行处理，得到大语言模型所支持的特征，作为待处理类语言特征；其中，在基于初始结构的类语言对齐模型和所述大语言模型对第一样本任务进行处理时，所述大语言模型的损失值用于对初始结构的类语言对齐模型的模型参数进行调整； 将所述待处理任务指令和所述待处理类语言特征输入至所述大语言模型，得到所述待处理任务的处理结果； 所述自对齐模型的训练步骤包含： 获取第二样本数据；其中，所述第二样本数据包含多个不同模态，且语义一致的数据； 对每一所述第二样本数据进行特征提取，得到各自的第二样本初始特征； 针对任意两个第二样本初始特征，将该两个第二样本初始特征输入至初始结构的自对齐模型，得到该两个第二样本初始特征各自的自对齐特征； 基于该两个第二样本初始特征各自的自对齐特征之间特征距离，计算损失值； 基于计算出的损失值调整初始结构的自对齐模型的模型参数，直至达到收敛，得到训练好的自对齐模型。

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