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最新专利技术
  • 一种大模型的轻量级高效参数微调处理方法
    一种大模型的轻量级高效参数微调处理方法_贵州大学_202610074580.1
    本发明涉及一种大模型的轻量级高效参数微调处理方法，属于自然语言处理技术领域，包括以下步骤：将待处理的信息通过预训练模型的编码层转换为向量形式，得到输入向量；在预训练模型的查询矩阵和值矩阵旁引入降维矩阵和升维矩阵，所述降维矩阵和升维矩阵均由一...
    2026-04-10
  • 模型参数处理方法、片上系统及模型参数处理系统
    模型参数处理方法、片上系统及模型参数处理系统_阿里巴巴达摩院(杭州)科技有限公司_202511612946.8
    本申请公开了一种模型参数处理方法、片上系统及模型参数处理系统，涉及人工智能、芯片、大模型技术领域。该方法应用于片上系统，片上系统包括多个处理单元，该方法包括：对模型结构配置文件进行解析，得到解析结果；基于解析结果进行内存占用估算，得到估算结...
    2026-04-10
  • 神经网络处理器的硬件实现结构和方法
    神经网络处理器的硬件实现结构和方法_展讯通信(上海)有限公司_202511632332.6
    本公开涉及计算机技术领域，尤其是提供一种神经网络处理器的硬件实现结构和方法。该结构包括：预取模块被配置用于基于数据来源信息从外部存储器获取外部数据；共享缓存模块被配置用于从上游模块获取并缓存上游数据；格式转换模块被配置用于接收外部数据和上游...
    2026-04-10
  • 基于时变参数神经网络的自动驾驶车辆动力学建模方法
    基于时变参数神经网络的自动驾驶车辆动力学建模方法_南京邮电大学_202511693253.6
    本发明公开基于时变参数神经网络的自动驾驶车辆动力学建模方法，属于车辆动力学领域；包括：获取车辆在不同工况下的运行数据，并预处理，按时间序列切片方式构造样本集；基于物理约束和时变参数，构建神经网络模型；采用样本集对神经网络模型进行训练和验证，...
    2026-04-10
  • 融合奖励机制与模块稀疏化剪枝的大语言模型遗忘方法
    融合奖励机制与模块稀疏化剪枝的大语言模型遗忘方法_浙江大学_202610065323.1
    本发明公开了一种融合奖励机制与模块稀疏化剪枝的大语言模型遗忘方法，该方法首先对大语言模型的遗忘目标进行分析，构建以模块为基本单元的模型遗忘剪枝理论；其次，计算遗忘目标下模型各模块的重要性评价，并依据模块定位结果对模型实施结构化剪枝，实现对目...
    2026-04-10
  • 基于自适应梯度裁剪的深度神经网络训练优化方法及系统
    基于自适应梯度裁剪的深度神经网络训练优化方法及系统_淮南师范学院_202511686467.0
    本发明涉及神经计算技术领域，具体为基于自适应梯度裁剪的深度神经网络训练优化方法及系统，包括：获取训练具身机器人所用深度神经网络模型的参数集合并区分得到参数子集；基于时序交互数据构建时序批次样本集；基于所述时序批次样本集进行前向传播和损失计算...
    2026-04-10
  • 一种基于一体化神经网络的干扰及轨迹学习方法
    一种基于一体化神经网络的干扰及轨迹学习方法_北京航空航天大学杭州创新研究院_202610068576.4
    本发明涉及机器学习领域，具体涉及基于一体化神经网络的干扰及轨迹学习方法，包括以下步骤：(1)协同场景下多源输入数据预处理：针对无人机和机器狗协同工作任务，在仿真器中采集各平台携带相机深度图像、实时运动状态数据及协同任务期望运动目标数据；对视...
    2026-04-10
  • 一种基于进化神经网络的气体光谱定量分析方法及装置
    一种基于进化神经网络的气体光谱定量分析方法及装置_西安理工大学_202511658432.6
    本申请提供一种基于进化神经网络的气体光谱定量分析方法及装置，涉及气体光谱分析领域，解决现有技术存在难以同时高效处理多组分光谱定量分析中光谱波长选择与非线性映射问题的技术问题。该方法具体包括：获取气体光谱信号与组分浓度值构建数据库，划分训练集...
    2026-04-10
  • 用于智能家居场景生成模型的训练及应用方法、装置、系统
    用于智能家居场景生成模型的训练及应用方法、装置、系统_青岛海尔科技有限公司_202511268245.7
    本申请涉及智能家居技术领域，公开一种用于智能家居场景生成模型的训练及应用方法、装置、系统。训练方法包括：获得第一训练数据；第一训练数据包括智能家居设备运行数据、环境数据和用户状态数据；对第一训练数据进行数据维度更新，获得第二训练数据；对第二...
    2026-04-10
  • 一种技能预测模型训练方法
    一种技能预测模型训练方法_电子科技大学_202511376868.6
    本发明实施例公开了一种技能预测模型训练方法，其中，方法包括：获取离线样本数据和初步技能预测模型；初步技能预测模型包括：技能发现模型和智能体扩散模型；将离线样本数据输入至技能发现模型得到智能体动作预测结果，基于智能体动作预测结果确定第一损失函...
    2026-04-10
  • 多智能体强化学习泛化增强方法、装置、设备及存储介质
    多智能体强化学习泛化增强方法、装置、设备及存储介质_北京邮电大学_202511710835.0
    本申请提供了一种多智能体强化学习泛化增强方法、装置、设备及存储介质，属于智能体技术领域，该方法包括：获取多个智能体的交互数据组，并基于多个智能体的交互数据组得到多个交互特征组；针对每一智能体，基于多个交互特征组及自身特征数据执行互补自监督学...
    2026-04-10
  • 基于自适应张量并行的强化学习训练加速系统及方法
    基于自适应张量并行的强化学习训练加速系统及方法_合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)_202610084107.1
    本发明公开了基于自适应张量并行的强化学习训练加速系统及方法，涉及人工智能技术领域，包括：离线测量模块，在训练开始之前，构建系统性能数据库；推理执行模块，用于在RLHF生成阶段执行模型的自回归推理任务，负责实时收集模型推理的运行状态数据；延迟...
    2026-04-10
  • 基于对抗适配器的自动驾驶大模型对抗训练方法及系统
    基于对抗适配器的自动驾驶大模型对抗训练方法及系统_北京航空航天大学_202511694863.8
    本发明公开了一种基于对抗适配器的自动驾驶大模型对抗训练方法及系统。该对抗训练方法包括如下步骤：将预先配置的对抗适配器嵌入预训练的视觉‑语言大模型的预设位置，并进行参数设置；将预设的样本集输入大模型，以基于注意力机制动态识别任务关键词元；构建...
    2026-04-10
  • 一种基于用户隐式反馈的自适应AI创意伙伴方法及系统
    一种基于用户隐式反馈的自适应AI创意伙伴方法及系统_中能坤域科技控股(浙江)有限公司_202511509416.0
    本发明公开了一种基于用户隐式反馈的自适应AI创意伙伴方法及系统，属于人工智能与人机交互技术领域。该方法包括：基于用户的显式指令，构建一个初始多维创意势能场，其中每个创意节点对应一个潜在创意输出并被赋予一个初始势能分值；采集用户与创意输出交互...
    2026-04-10
  • 一种基于知识蒸馏的共情回复生成模型训练方法及装置
    一种基于知识蒸馏的共情回复生成模型训练方法及装置_西北工业大学_202511664878.X
    本发明涉及自然语言处理技术领域，公开了一种基于知识蒸馏的共情回复生成模型训练方法及装置；所述方法包括：将第一样本序列输入教师模型进行回复生成，得到第一回复序列；将情感常识序列输入情感编码器，认知常识序列输入认知编码器，得到情感全局表示向量和...
    2026-04-10
  • 基于依存约束自注意力的神经机器翻译选择性知识蒸馏方法
    基于依存约束自注意力的神经机器翻译选择性知识蒸馏方法_昆明理工大学_202511668154.2
    本发明涉及基于依存约束自注意力的神经机器翻译选择性知识蒸馏方法，属于机器翻译技术领域。现有知识蒸馏方法存在仅传递词汇级概率分布而忽略句法结构约束、学生模型容量下降导致复杂句法建模能力不足的问题。为此，本发明提出通过源语言依存句法树转化的句法...
    2026-04-10
  • 一种基于知识特征蒸馏的通用化量化感知训练方法及系统
    一种基于知识特征蒸馏的通用化量化感知训练方法及系统_西安微电子技术研究所_202511766527.X
    本发明公开了一种基于知识特征蒸馏的通用化量化感知训练方法及系统，属于智能计算技术领域。方法包括基于神经网络架构和目标任务场景构建全精度浮点教师模型与混合位宽量化学生模型；对所述全精度浮点教师模型进行预训练；以进行预训练后的全精度浮点教师模型...
    2026-04-10
  • 领域大模型微调方法、系统、电子设备及可读介质
    领域大模型微调方法、系统、电子设备及可读介质_上海核工程研究设计院股份有限公司_202610070793.7
    本申请提供了一种领域大模型微调方法、系统、电子设备及可读介质，涉及人工智能技术领域。领域大模型微调方法包括：获取初始大语言模型和第一训练数据集；构建初始大语言模型对应的参数微调搜索空间；将多个候选微调模块插入初始大语言模型，获得初始领域大模...
    2026-04-10
  • 一种基于个性化协同生成的异构联邦学习方法及系统
    一种基于个性化协同生成的异构联邦学习方法及系统_南京理工大学_202511472189.9
    本发明公开了一种基于个性化协同生成的异构联邦学习方法及系统，属于联邦学习与生成模型交叉技术领域，旨在解决现有联邦学习中数据与模型异质性并存、依赖公共数据集、欠采样类学习效果差的核心问题。该方法通过两阶段协同框架实现高效、隐私保护的个性化训练...
    2026-04-10
  • 一种基于非对称贡献关系的个性化联邦学习方法及装置
    一种基于非对称贡献关系的个性化联邦学习方法及装置_江南大学_202511659615.X
    本发明涉及机器学习技术领域，尤其是指一种基于非对称贡献关系的个性化联邦学习方法、装置及计算机程序产品。本发明针对现有个性化联邦学习在数据异构场景下难以学习客户端之间非对称贡献关系导致个性化不充分的问题，通过引入客户端定制代理模型，使各客户端...
    2026-04-10
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