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龙图腾网获悉杭州邻商网络科技股份有限公司申请的专利一种智能参数共享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：CN120046116B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510510283.2，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种智能参数共享方法及系统是由杨锟;周阳;朱文建设计研发完成，并于2025-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能参数共享方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种智能参数共享方法及系统，方法包括以下步骤：步骤1：输入数据并进行多模态特征提取，多模态特征包括图像特征、文本描述特征以及上下文特征；步骤2：通过跨模态嵌入模型将所提取的图像特征、文本描述特征以及上下文特征映射为特征向量；步骤3：基于所述特征向量，实时通过动态调整策略生成参数共享决策；步骤4：根据参数共享决策，通过统一管理节点协调多个模型模块间的共享参数池，通过本发明的实施，实现了自动调整共享策略，确保每个模块的共享参数均符合当前任务需求，同时，减少了人工干预，开发人员能够节省大量开发时间和调试成本，具有一定的使用价值和推广价值。

本发明授权一种智能参数共享方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种智能参数共享方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：输入数据并进行多模态特征提取，多模态特征包括图像特征、文本描述特征以及上下文特征； 还包括以下步骤： 步骤1.1：通过卷积神经网络提取图像的色彩分布、纹理信息及边缘特征； 步骤1.2：通过跨模态嵌入模型对文本描述进行语义编码，生成与图像特征对齐的文本特征向量； 步骤1.3：结合上下文环境特征，包括任务类型、设备资源状态及用户需求，生成综合特征向量以指导参数共享决策 步骤2：通过跨模态嵌入模型将所提取的图像特征、文本描述特征以及上下文特征映射为特征向量； 步骤3：基于所述特征向量，实时通过动态调整策略生成参数共享决策，动态调整策略的实现包括基于跨模态特征对齐的强化学习策略或规则系统策略； 任务场景需要动态学习能力，选择强化学习策略； 任务规则明确且需确定性控制，选择规则系统策略； 计算图像特征向量与文本描述特征向量的相似性得分，生成跨模态对齐权重矩阵； 强化学习策略包括以下步骤： 步骤3.1.1：构建策略网络，输入为所述特征向量，输出为各模型参数的共享权重或独立加载标识； 步骤3.1.2：通过深度强化学习算法对所述策略网络进行训练，奖励函数基于生成结果的质量指标、资源消耗指标及跨模态对齐指标； 步骤3.1.3：在推理阶段，实时根据输入特征动态优化共享策略，以实现最小化计算成本和最大化任务性能； 规则系统策略包括以下步骤： 步骤3.2.1：预设共享规则库，在规则库中预设跨模态对齐条件，所述规则库包含基于颜色分布、语义情感以及任务类型的参数共享条件； 步骤3.2.2：通过规则系统匹配所述特征向量与规则库，触发对应的参数共享策略； 步骤4：根据参数共享决策，通过统一管理节点协调多个模型模块间的共享参数池，并基于参数依赖关系图实现跨模块参数的动态加载与协同优化； 步骤5：在模型训练或推理过程中，根据实时任务需求和资源状态进行参数共享范围和计算资源分配的动态调整，以平衡模型性能与计算效率，实现全局资源优化。

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