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龙图腾网获悉苏州元脑智能科技有限公司申请的专利模型压缩存储方法、模型解压缩方法、电子设备及介质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：CN119903890B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202510381428.3，技术领域涉及：G06N3/082；该发明授权模型压缩存储方法、模型解压缩方法、电子设备及介质是由温东超;史宏志设计研发完成，并于2025-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型压缩存储方法、模型解压缩方法、电子设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种模型压缩存储方法、模型解压缩方法、电子设备及介质，涉及数据存储技术领域，包括：将目标模型的权重矩阵拆分成多个目标向量的组合，对多个目标向量的组合进行重组操作，然后根据重组后向量生成向量集合。重组过程可以对目标向量进行优化和整合，生成的向量集合能够更高效地表示原始的权重矩阵，基于重组后向量和向量集合来存储被压缩的权重矩阵，由此，能够充分挖掘权重矩阵内部的结构信息，避免了对整个权重矩阵的直接存储，从而减少了存储空间。因此，可以解决相关技术中模型存储占用大量存储空间的问题。

本发明授权模型压缩存储方法、模型解压缩方法、电子设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种模型压缩存储方法，其特征在于，所述方法用于电子设备，所述电子设备包括存储空间，利用所述存储空间存储压缩模型，其中，所述方法包括： 按照目标模型的目标分解维度将所述目标模型的权重矩阵分解为多个目标向量的组合，其中，所述目标模型的输入为图像时，所述图像被分割成图像片，每个图像片对应一个词元嵌入，所述目标分解维度包括行维度和列维度的至少一个，按行维度分解后，每个行向量单独存储；按列维度分解，以对输入的信息进行存储和处理； 将所述多个目标向量的组合重组，根据重组后向量生成向量集合； 基于所述重组后向量和所述向量集合压缩所述目标模型的权重矩阵，在所述存储空间内按照目标存储结构存储被压缩的权重矩阵，其中，所述目标存储结构基于所述目标分解维度确定，所述向量集合中的向量具有共享性，基向量被多个目标向量共享，存储基向量、系数和索引信息，无需存储完整的权重矩阵； 所述基于所述重组后向量和所述向量集合存储被压缩的权重矩阵，包括：识别所述向量集合的第一标识；根据重组后向量计算所述多个目标向量的第二标识；存储被压缩的权重矩阵的向量集合、所述第一标识和表示所述多个目标向量的第二标识； 所述根据重组后向量计算所述多个目标向量的第二标识，包括：计算所述目标向量与所述重组后向量的欧式距离；根据所述欧式距离确定所述目标向量匹配的重组后向量；识别所述目标向量匹配的重组后向量的序号；计算所述目标向量及所述目标向量匹配的重组后向量的向量比值；基于所述目标向量匹配的重组后向量的序号及所述向量比值，生成所述多个目标向量的第二标识。

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