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龙图腾网获悉北京壹玖捌捌电力科技发展有限公司申请的专利一种自适应增量学习的多任务大模型训练系统及方法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：CN121031797B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202511551831.2，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权一种自适应增量学习的多任务大模型训练系统及方法是由项红超设计研发完成，并于2025-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自适应增量学习的多任务大模型训练系统及方法在说明书摘要公布了：本申请涉及人工智能技术领域，公开了一种自适应增量学习的多任务大模型训练系统及方法，该系统包括：知识元胞库，动态知识协变图，路径规划模块，前向计算与参数更新模块以及结构演化模块。该方法包括：接收任务，在动态知识协变图上规划最优计算路径与反事实路径；驱动输入沿两路径计算，并基于包含任务损失与反事实验证损失的复合损失，更新路径所涉知识元胞的参数；当判定性能停滞时，通过衍生并专向训练新的知识元胞，实现模型知识体系的自适应更新。本发明通过模块化大模型能力单元、动态规划最优计算路径、自适应扩展模型结构及引入反事实机制，实现增量学习、降计算开销与系统优化。

本发明授权一种自适应增量学习的多任务大模型训练系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种自适应增量学习的多任务大模型训练系统，其特征在于，所述系统包括： 知识元胞库，用于存储多个作为基础能力单元的知识元胞，所述知识元胞为包含独立功能和一组可训练参数的计算单元，包括Transformer编码器层、卷积神经网络块或多层感知机网络；动态知识协变图，用于以图结构表征所述知识元胞库中知识元胞之间的功能协同关系； 任务接收与重构模块，用于接收包含自然语言文本的任务输入，依据所述动态知识协变图中的核心知识元胞，调用文本嵌入元胞和句法分析元胞对所述自然语言文本进行共同处理，生成抽象输入表征； 路径规划模块，用于接收所述抽象输入表征，并在所述动态知识协变图上规划出最优计算路径和反事实路径； 前向计算与参数更新模块，用于驱动所述抽象输入表征分别沿最优计算路径和反事实路径进行计算，得到最优路径预测输出和反事实路径预测输出并计算复合损失，进而更新最优路径预测输出和反事实路径预测输出上的知识元胞的参数； 结构演化模块，用于在所述前向计算与参数更新模块更新参数后，若任务性能停滞，则依据所述最优路径预测输出计算任务残差，并基于所述任务残差定向分化出新的知识元胞，将新的知识元胞添加至所述知识元胞库，并更新所述动态知识协变图。

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