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最新专利技术
  • 一种基于记忆年轮学习的进化方法
    一种基于记忆年轮学习的进化方法_杭州红熊智能科技有限公司_202610000414.7
    本发明涉及人工智能与进化计算技术领域，具体公开了一种基于记忆年轮学习的进化方法，该方法通过锁定精英群体、提取核心解簇、编码任务约束指纹、回溯高效算子并绘制效能算子画像，构筑记忆年轮单元并存储于记忆年轮库，面对新任务时，解析生成待匹配任务指纹...
    2026-05-09
  • 一种考虑模型泛化性的多尺度多目标进化神经架构搜索算法
    一种考虑模型泛化性的多尺度多目标进化神经架构搜索算法_西安电子科技大学广州研究院_202512036775.5
    本发明公开了一种考虑模型泛化性的多尺度多目标进化神经架构搜索算法，属于软件定义网络(SDN)性能预测与神经架构搜索(NAS)技术交叉领域。其核心是针对现有SDN性能预测模型特征提取能力有限、泛化性不足、架构设计效率低的问题，通过随机分割数据...
    2026-05-09
  • 一种模型微调方法、装置、设备及存储介质
    一种模型微调方法、装置、设备及存储介质_人保信息科技有限公司_202511902499.X
    本申请提供了一种模型微调方法、装置、设备及存储介质，所述模型微调方法通过全自动化的数据采集、处理、训练、评估四个核心模块的协同工作，融合多源领域数据，采用适配器与贝叶斯参数优化技术，有效地实现了通用模型在细分专业领域下从数据获取到部署的端到...
    2026-05-09
  • 一种分层自适应联邦学习的实现方法
    一种分层自适应联邦学习的实现方法_中国科学技术大学_202610035974.6
    本发明公开一种分层自适应联邦学习的实现方法，包括：提取客户端上传的模型梯度更新的方向偏差特征、更新强度特征和梯度稀疏特征，并对该三维特征向量进行高斯混合模型的训练，确定客户端的类别及其身份概率；再基于高斯混合模型聚类的分离度调整探索奖励系数...
    2026-05-09
  • 一种基于合成图像预训练的联邦微调方法及系统
    一种基于合成图像预训练的联邦微调方法及系统_南京理工大学_202512048730.X
    本发明公开了一种基于合成图像预训练的联邦微调方法及系统，具体为：在边缘网络中有1个服务器，N个边缘设备，服务器使用扩散模型生成合成图像，使用合成图像进行预训练，设备基于预训练的模型进行联邦微调，本地微调完成后，上传参与微调的参数给服务器，服...
    2026-05-09
  • 一种轻量级桥接与动态任务向量的联邦多任务学习方法
    一种轻量级桥接与动态任务向量的联邦多任务学习方法_广西师范大学_202512015547.X
    本发明公开了一种轻量级桥接与动态任务向量的联邦多任务学习方法，包括联邦学习系统，该系统包括多个客户端和一个中央服务器，所述方法包括如下步骤：1)初始化与分发；2)客户端本地训练与处理；3)动态任务向量分解与压缩传输；4)中央服务器端聚合与重...
    2026-05-09
  • 模型训练方法、装置、电子设备、存储介质及程序
    模型训练方法、装置、电子设备、存储介质及程序_太初(无锡)电子科技有限公司_202512013956.6
    本发明实施例公开了一种模型训练方法、装置、电子设备、存储介质及程序，其中，方法包括：获取目标机器学习模型的模型配置信息和训练样本数据，并获取目标计算设备的显存总量；根据所述目标机器学习模型的模型配置信息、训练样本数据和所述目标计算设备的显存...
    2026-05-09
  • 一种机器人端侧小模型与VLA大模型协同训练方法、装置及机器人系统
    一种机器人端侧小模型与VLA大模型协同训练方法、装置及机器人系统_上海飒智智能科技有限公司_202511908055.7
    本发明涉及模型协同训练技术领域，尤其涉及一种机器人端侧小模型与VLA大模型协同训练方法、装置及机器人系统，该方法包括：基于样本任务的复杂度评估结果，确定VLA大模型与机器人端侧小模型在协同训练中的权重系数；将VLA大模型输出的全局语义特征转...
    2026-05-09
  • 基于任务可信度评估的去中心化联邦持续学习方法
    基于任务可信度评估的去中心化联邦持续学习方法_北京理工大学_202511647794.5
    本发明涉及面向深度学习模型的去中心化可信联邦持续学习方法，包括以下步骤：步骤1，可信度计算模块获取区块链上从各客户端获取的全局任务影响评估参数，使用智能合约计算得出任务间可信度，训练蒸馏模型，然后训练模块引入历史任务重放机制，得到历史任务梯...
    2026-05-09
  • 一种电力图纸理解大模型自进化训练方法
    一种电力图纸理解大模型自进化训练方法_烟台海颐软件股份有限公司_202610303042.5
    本发明属于大模型训练技术领域，具体涉及一种电力图纸理解大模型自进化训练方法。基于原始电力工程图纸，通过多模型推理的博弈与共识机制，构建监督训练集、偏好训练集和专家精调集，并显式标记负样本；基于监督训练集，对训练任务进行解构与数据编排，采用参...
    2026-05-09
  • 联邦训练方法、用户标签预测方法、装置、设备及介质
    联邦训练方法、用户标签预测方法、装置、设备及介质_中国移动通信有限公司研究院_202511981910.7
    本申请提供一种联邦训练方法、用户标签预测方法、装置、设备及介质，该方法应用于第一客户端，包括：基于第一客户端与至少一个第二客户端之间的用户标识交集样本和加密机制，训练用户标识交集样本，得到第一联邦模型；基于第一客户端与至少一个第二客户端之间...
    2026-05-09
  • 对话分析小模型训练方法、装置、电子设备及存储介质
    对话分析小模型训练方法、装置、电子设备及存储介质_追一科技(广东横琴粤澳深度合作区)有限公司_202511901501.1
    本申请提供一种对话分析小模型训练方法、装置、电子设备及存储介质，涉及机器学习技术领域。其中，该方法包括：根据样本对话数据集和预设大模型，生成样本对话数据集中每条样本对话数据对应的至少一条推理步骤链；根据每条样本对话数据和对应的推理步骤链，获...
    2026-05-09
  • 一种基于锐度感知的人工智能模型自适应蒸馏方法
    一种基于锐度感知的人工智能模型自适应蒸馏方法_国网新疆电力有限公司信息通信公司_202511871301.6
    本发明提供了一种基于锐度感知的人工智能模型自适应蒸馏方法，该方法包括：将训练样本输分别输入教师模型和学生模型并进行难度评估，得到评估结果；根据评估结果监测两个模型之间的知识差异；根据知识差异计算训练样本的动态温度；根据动态温度对两个模型的输...
    2026-05-09
  • 一种基于知识蒸馏和元技能学习的类人形机器人操作技能虚实迁移学习方法
    一种基于知识蒸馏和元技能学习的类人形机器人操作技能虚实迁移学习方法_清华大学_202511779337.1
    本发明涉及机器人操作技能学习与部署技术领域，具体涉及一种基于知识蒸馏和元技能学习的类人形机器人操作技能虚实迁移学习方法。该方法首先构建包含典型操作任务的多任务仿真训练环境，通过强化学习算法训练教师策略模型以获取各任务的操作轨迹数据；利用轨迹...
    2026-05-09
  • 面向边缘终端的内存高效模型微调方法及系统
    面向边缘终端的内存高效模型微调方法及系统_河海大学_202511774276.X
    本发明公开一种面向边缘终端的内存高效模型微调方法及系统，通过构建并行侧边网络模块，实现主干网络与微调过程的解耦，避免了主干梯度回传导致的显存占用。设置双适配器模块，对同层特征与跨层上下文信息进行建模，提高特征表达精度。构建特征融合模块，通过...
    2026-05-09
  • 一种大模型预训练阶段学习特定行业知识的方法
    一种大模型预训练阶段学习特定行业知识的方法_核电运行研究(上海)有限公司_202511696026.9
    本发明属于信息领域技术领域，具体涉及一种大模型预训练阶段学习特定行业知识的方法。包括如下步骤：步骤1：行业数据清洗和加工；步骤2：行业知识预训练；步骤3：知识增量预训练。本发明的有益效果在于：建设的行业知识表达约4.6T，使用本方法对比标准...
    2026-05-09
  • 多模态语言模型的训练方法、装置、设备、介质及产品
    多模态语言模型的训练方法、装置、设备、介质及产品_腾讯科技(深圳)有限公司_202411405517.9
    本申请公开了一种多模态语言模型的训练方法、装置、设备、介质及产品，涉及人工智能领域。该方法包括：通过第一模型生成样本提示文本的第一文本特征表示和样本数据的第一模态特征表示；通过第二模型生成样本提示文本的第二文本特征表示和样本数据的第二模态特...
    2026-05-09
  • 大模型优化方法与系统
    大模型优化方法与系统_福州海洋研究院_202511867268.X
    大模型优化方法与系统，包括数据预处理阶段、模型构建阶段和模型训练阶段；在数据预处理阶段，通过对海洋数据进行标准化处理、可信度标注及对抗样本生成，构建了具有正常样本数据和对抗样本试数据的训练数据集；在模型构建阶段，通过引入可信度加权损失函数，...
    2026-05-09
  • 一种基于鲁棒特征适配器的深度学习高效对抗训练方法及系统
    一种基于鲁棒特征适配器的深度学习高效对抗训练方法及系统_东莞理工学院_202511689396.X
    本发明属于人工智能安全技术领域，具体涉及一种基于鲁棒特征适配器的深度学习高效对抗训练方法及系统，包括以下步骤：S1、从主干网络预训练模型的特征空间中提取输入数据的深度特征；S2、在所述主干网络特征空间中生成对抗特征；S3、将所述深度特征与所...
    2026-05-09
  • 基于强化学习训练大语言模型的方法及装置
    基于强化学习训练大语言模型的方法及装置_支付宝(杭州)数字服务技术有限公司_202512040206.8
    本说明书实施例提供一种训练大语言模型的方法及装置，针对当前的大语言模型，可以基于GRPO强化学习的框架，设置评测要点集，利用自身对其输出和评测要点集的各条评测要点进行比较，从而确定模型奖励。如此，可以不设置额外的奖励模型，从而无需外部请求，...
    2026-05-09
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