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龙图腾网获悉四川中天鹰眼信息技术有限公司;新疆乾坤信息技术股份有限公司申请的专利一种基于语义不确定性度量知识的自适应知识迁移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：CN121660047B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202610172584.3，技术领域涉及：G06N5/022；该发明授权一种基于语义不确定性度量知识的自适应知识迁移方法是由王志军;文杰;范骅;张惠丽;李雅倩;蒋昌洪;赵原平;巩鑫;杜洋;王旭;李永强;朱辉峰;祁光伟;马英华设计研发完成，并于2026-02-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于语义不确定性度量知识的自适应知识迁移方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于语义不确定性度量知识的自适应知识迁移方法，属于大语言模型领域。本发明旨在实现根据输入数据特征动态调节知识蒸馏过程，创新多模态信息的自适应融合机制，并智能分配计算资源，从而在保证模型性能的前提下，显著提升训练效率与推理速度，降低部署成本。

本发明授权一种基于语义不确定性度量知识的自适应知识迁移方法在权利要求书中公布了：1.一种基于语义不确定性度量知识的自适应知识迁移方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、通过自适应语义一致性蒸馏机制，计算教师模型与学生模型在语义空间中的对齐程度，并动态确定蒸馏强度以优化知识迁移； S2、通过多模态自调协同注意力融合机制，基于互依注意矩阵和自调系数实现模态间关系的动态融合，生成统一表征，具体包括以下步骤： S21、对多模态数据通过独立编码器生成特征张量，并映射到统一注意力维度，同时支持模态缺失的掩码机制； S22、计算模态间的互依注意矩阵A，其中，式中，为模态对的互依注意矩阵，为模态对产生同步时间或同步语义的特征张量，为注意力机制下查询和键权重矩阵，为注意力维度，用于捕获模态依赖关系； S23、基于互依注意矩阵A生成协同响应，计算方式为： 式中，为特征张量的协同响应，为注意力机制下值权重矩阵； 通过残差连接与原始模态特征合并得到合并向量，表示为： 为残差连接； S24、通过互信息估计子网计算模态间相关度，并推导自调系数进行加权融合； S25、根据自调系数生成最终融合向量，并通过下游网络进行任务适配，所述最终融合向量表示为： 式中，为模态的自调系数； S3、通过自适应计算资源分配模块，利用策略网络和复合奖励函数动态调度推理路径与计算资源，平衡模型延迟、计算量与精度，具体包括以下步骤： S31、设计轻量级复杂度特征提取器，快速评估样本的复杂度特征，包括文本长度、视觉场景密度和音频能量分布； S32、构建策略网络输出推理路径选择概率分布，动作空间包括层跳过机制和模块启用控制； S33、基于样本复杂度得分执行推理路径选择，采用复合奖励函数R在训练中平衡即时奖励与长期回报，优化资源分配策略，并通过强化学习训练策略网络，其中，所述复合奖励函数R表示为： 式中，为推理延迟，为浮点运算次数，为模型精度，为对应项的平衡系数。

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