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最新专利技术
  • 一种模型训练、任务处理方法、装置、产品、设备及介质
    一种模型训练、任务处理方法、装置、产品、设备及介质_小米科技(武汉)有限公司_202511677702.8
    本公开提供一种模型训练、任务处理方法、装置、产品、设备及介质。所述方法包括：基于每个任务在当前轮次的采样分布，控制待训练模型进行任务采样，以得到采样数据；根据采样数据确定每个任务的执行指标，并根据执行指标确定每个任务在下一轮次的采样分布，执...
    2026-04-13
  • 奖励模型、策略模型训练方法、装置及电子设备
    奖励模型、策略模型训练方法、装置及电子设备_科大讯飞华南人工智能研究院(广州)有限公司_202511578419.X
    本发明提供一种奖励模型、策略模型训练方法、装置、电子设备及存储介质，属于人工智能技术领域，包括：获取偏好数据对，包括针对同一提示词生成的优选响应和非优选响应，优选响应和非优选响应均由多个文本单元序列构成；将每个文本单元序列输入至待训练奖励模...
    2026-04-13
  • 一种基于混合世界模型的多任务深度强化学习系统
    一种基于混合世界模型的多任务深度强化学习系统_北京理工大学_202511421657.X
    本发明公开了一种基于混合世界模型的多任务深度强化学习系统。系统包括：多任务环境模型、智能体策略以及混合世界模型；其中，混合世界模型的架构通过混合多个专家Transformer，并串联共享Transformer设计而成，各专家Transfor...
    2026-04-13
  • 一种神经网络模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质
    一种神经网络模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质_长沙易知智能科技有限责任公司_202610054648.X
    本申请公开了一种神经网络模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质。通过初始化比例参数，在每个周期迭代训练前，获取待训练神经网络模型的中间层中可训练参数的梯度范数，并根据预设更新策略对比例参数进行更新，以利用梯度范数和更新后的比例参数从中间层...
    2026-04-13
  • 模型训练方法、装置、电子设备、存储介质及计算机程序产品
    模型训练方法、装置、电子设备、存储介质及计算机程序产品_中国移动通信有限公司研究院_202511415326.5
    本申请提供了一种模型训练方法、装置、电子设备、存储介质及计算机程序产品，涉及技术领域为：人工智能技术领域，方法包括：第一计算单元和第二计算单元针对第一数据产生第一中间数据的第一数值交互确定第二中间数据的第一数值；第二计算单元与第一计算单元交...
    2026-04-13
  • 基于虚拟对抗的多模态大模型安全指令微调方法及系统
    基于虚拟对抗的多模态大模型安全指令微调方法及系统_浙江大学_202610042961.1
    本发明公开了一种基于虚拟对抗的多模态大模型安全指令微调方法及系统，属于大模型领域。本发明对多模态大模型进行两阶段微调：第一阶段通过基于梯度的虚拟对抗扰动技术，对大语言模型及跨模态连接层进行安全对齐，确保模型输出内容无害，并提升对后续有毒数据...
    2026-04-13
  • 基于格拉姆矩阵正交性的卷积神经网络剪枝方法和装置
    基于格拉姆矩阵正交性的卷积神经网络剪枝方法和装置_东软睿驰汽车技术(沈阳)有限公司_202511684831.X
    本发明提供了一种基于格拉姆矩阵正交性的卷积神经网络剪枝方法和装置，涉及卷积神经网络剪枝的技术领域，该方法包括：将特征图训练样本输入当前卷积神经网络得到输出特征；针对各卷积层，确定通道维度的参数格拉姆矩阵(元素表征通道卷积核相关性)，计算其对...
    2026-04-13
  • 基于量子计算的大模型量化方法、装置、设备、存储介质
    基于量子计算的大模型量化方法、装置、设备、存储介质_苏州大学_202511560058.6
    本发明公开了一种基于量子计算的大模型量化方法，包括：获取语言模型中各个网络层的异常值数据；量化获取的异常值数据对量化操作的敏感程度作为精度评估因子；基于精度评估因子和基础模型参数以及量化问题进行哈密尔顿建模获得目标哈密顿量，并转化为QUBO...
    2026-04-13
  • 模型压缩方法、装置和系统
    模型压缩方法、装置和系统_华为技术有限公司_202411119626.4
    本申请涉及计算机技术领域，提供了一种模型压缩方法、装置和系统，方法包括根据量化操作参数对人工智能模型进行量化操作，以对人工智能模型的模型参数的格式进行转换；以及，还根据人工智能模型的量化后模型参数生成稀疏化操作参数，根据稀疏化操作参数对人工...
    2026-04-13
  • 数据生成方法及电子设备
    数据生成方法及电子设备_浪潮(北京)电子信息产业有限公司_202610055419.X
    本发明公开了一种数据生成方法及电子设备，涉及人工智能技术领域。其中，方法包括根据专业性要求高的专业智能任务的多条初始任务数据在各任务质量评价维度的量化信号值选择需要修正的候选任务数据；根据专业需求信息和错误修正原因生成修正提示词，并结合专业...
    2026-04-13
  • 自动化机器学习管道探索和部署
    自动化机器学习管道探索和部署_亚马逊技术股份有限公司_202511761184.8
    本申请公开了自动化机器学习管道探索和部署。自动化ML管道生成系统允许用户通过提供数据集、标识所述数据集中的目标列以及提供探索预算来容易地构建优化的ML管道。可通过探索过程标识和评估多个候选ML管道，并且可向请求用户提供最佳ML管道或者可部署...
    2026-04-13
  • 温度预测模型训练方法及钒钛矿高炉铁水温度预测方法
    温度预测模型训练方法及钒钛矿高炉铁水温度预测方法_攀钢集团攀枝花钢铁研究院有限公司_202511718305.0
    本发明公开了一种温度预测模型训练方法及钒钛矿高炉铁水温度预测方法，应用于冶炼工程领域，基于领域知识对生产参数进行预筛选，获取预筛选生产参数的生产数据及铁水温度参数的铁水温度数据，基于生产数据及铁水温度数据确定预筛选生产参数与铁水温度参数的皮...
    2026-04-13
  • 一种人工智能机器人的结构化学习方法
    一种人工智能机器人的结构化学习方法_知来具身智能科技(苏州)有限公司_202511715121.9
    本发明属于人工智能与机器人技术领域，公开了一种人工智能机器人的结构化学习方法，包括以下步骤：一、多语义解耦与独立嵌入：将机器人任务相关的语义信息进行结构化隔离和解耦，并为每一类语义创建独立的嵌入通道和学习子模块；二、内容感知的混合注意力机制...
    2026-04-13
  • 一种层级自适应加噪的差分隐私深度学习方法
    一种层级自适应加噪的差分隐私深度学习方法_大连海事大学_202511668828.9
    本发明提供一种层级自适应加噪的差分隐私深度学习方法，属于差分隐私深度学习技术领域。本方法包括：以各层传导度表征模型各层梯度变化对损失函数的影响程度，并作为模型各层对最终输出的影响权重；根据所述影响权重为每层分配隐私预算；对每层不同的梯度范数...
    2026-04-13
  • 基于模分复用的集成光子神经拟态计算芯片
    基于模分复用的集成光子神经拟态计算芯片_上海理工大学_202511384323.X
    本发明提出了一种基于模分复用的集成光子神经拟态计算芯片，包括：多模光子突触阵列，包括N*N阵列式排列的多模光子突触，沿行排列的相邻2个多模光子突触、沿列排列的第1和第2个多模光子突触，其单模波导之间连接，沿列排列的第2～N个多模光子突触，其...
    2026-04-13
  • 一种在处理器阵列上并行处理神经网络模型的方法及系统
    一种在处理器阵列上并行处理神经网络模型的方法及系统_中国科学院计算技术研究所_202511730021.3
    本申请公开了一种在处理器阵列上并行处理神经网络模型的方法，方法包括：将待处理的Transformer神经网络模型采用混合权重划分策略，分布到处理器阵列上进行并行计算，在处理器阵列中，对于神经网络模型的注意力模块中的查询Wq、键Wk、Wv值的...
    2026-04-13
  • 基于金属互连拓扑编码权重的神经网络处理器系统及方法
    基于金属互连拓扑编码权重的神经网络处理器系统及方法_中国科学院计算技术研究所_202511730011.X
    本申请公开了一种基于金属互连拓扑编码权重的神经网络处理方法，方法包括：将待计算的神经网络模型的权重信息，以编码方式金属嵌入到处理器芯片的三维的金属互连线的拓扑结构中；将处理器芯片的神经元计算区域根据所有唯一的权重值进行物理划分；通过金属互连...
    2026-04-13
  • 一种电子存储计算单元、阵列及电子元器件制备方法
    一种电子存储计算单元、阵列及电子元器件制备方法_东南大学_202511369855.6
    本发明公开了一种电子存储计算单元、阵列及电子元器件制备方法，包括存储求和单元，计算单元，第一扫描线，第一信号线以及第二信号线；存储求和单元的控制端与第一扫描线连接，第一输入端与第一信号线连接，第二输入端与第二信号线连接，用于读取第二信号线上...
    2026-04-13
  • 策略确定方法及电子设备
    策略确定方法及电子设备_天津大学_202511699722.5
    本申请涉及一种策略确定方法及电子设备，用于提高了策略确定准确率。包括：将待处理脉冲信号输入至决策模型中；其中，决策模型包括两个第一模块和浦肯野细胞层，任意一个第一模块包括苔藓纤维层和颗粒细胞层；针对任意一个第一模块，通过苔藓纤维层将待处理脉...
    2026-04-13
  • 脉冲时间驱动的网络性能优化系统和方法
    脉冲时间驱动的网络性能优化系统和方法_北京大学_202610063911.1
    本申请公开了一种脉冲时间驱动的网络性能优化系统及方法，该系统包括：稀扰编码模块，用于对输入数据进行稀扰编码，以将输入数据转换为在编码时长内具有确定时间分布的脉冲序列，得到编码后的脉冲序列；解码模块，用于将编码后的脉冲序列输入到脉冲神经网络中...
    2026-04-13
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