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龙图腾网获悉杭州斗兽场数字智能技术有限公司申请的专利一种神经元分配策略实现大模型持续学习方法及系统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：CN120317329B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510772108.0，技术领域涉及：G06N3/096；该发明授权一种神经元分配策略实现大模型持续学习方法及系统是由刘通;周宏豪设计研发完成，并于2025-06-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种神经元分配策略实现大模型持续学习方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及模型训练技术领域，具体涉及一种神经元分配策略实现大模型持续学习方法及系统，其中，一种神经元分配策略实现大模型持续学习方法包括以下步骤：大模型采用多层次的知识存储结构，更新知识时，通过基于重要度的选择性保护机制保护知识单元；大模型持续学习时，对大模型性能和计算资源进行实时监控，根据实时的性能监测信息和资源状态信息，动态优化任务资源分配方案并执行；通过神经元重要度评估，并引入神经元对当前任务的性能贡献程度，根据每个神经元的重要度动态分层分配每个神经元的计算资源和更新频率。本发明通过动态资源管理机制和基于重要度的资源分配策略，能够显著提升系统资源利用效率，从而实现整体效率的最优调整。

本发明授权一种神经元分配策略实现大模型持续学习方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种神经元分配策略实现大模型持续学习方法，其特征在于，包括以下步骤： 大模型采用多层次的知识存储结构，更新知识时，通过基于重要度的选择性保护机制保护知识单元； 大模型持续学习时，对大模型性能和计算资源进行实时监控，根据实时的性能监测信息和资源状态信息，动态优化任务资源分配方案并执行； 通过神经元重要度评估，并引入神经元对当前任务的性能贡献程度，根据每个神经元的重要度动态分层分配每个神经元的计算资源和更新频率，具体采用以下步骤： B1：通过监测大模型持续学习时的性能数据流，获取神经元的激活频率，连接权重强度，以及用于反应神经元对当前任务贡献程度的任务相关性因子，计算得到神经元的重要度； B2：根据预设的重要度划分范围，设定神经元以匹配的资源分配优先级； B3：根据资源分配优先级调用预设的调节机制分层分配每个神经元的计算资源和更新频率，所述调节机制包括基于弹性系数分配的性能弹性调节机制，为不同任务类型设置分配模板的任务特性调节机制，预留预设比例的探索时间进行周期性资源实验的周期性分配调节机制，以及用于在各重要度划分范围内实施精细化分配的层级内分配调节机制。

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杭州斗兽场数字智能技术有限公司，其通讯地址为：310000 浙江省杭州市西湖区文三路90号27幢1层106、108室；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”。