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龙图腾网获悉上海祺鲲信息科技有限公司申请的专利基于层级化混合专家模型的推理方法、系统和存储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：CN120471184B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202510983678.4，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权基于层级化混合专家模型的推理方法、系统和存储介质是由朱绍康;汤鹏;陈霄;浦天贶设计研发完成，并于2025-07-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于层级化混合专家模型的推理方法、系统和存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于层级化混合专家模型的推理方法、系统和存储介质；该方法通过树形层次结构专家簇选择、双层路由机制与动态资源调度相结合，有效解决了传统混合专家模型存在的计算冗余、资源分配失衡及动态调整能力不足的问题，具有提升多碳任务推理效率、优化异构资源利用率、增强动态场景适应能力的优点。

本发明授权基于层级化混合专家模型的推理方法、系统和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于层级化混合专家模型的推理方法，应用于推理系统，其特征在于，所述方法包括: 对原始碳相关数据进行预处理，生成统一格式的碳特征向量； 利用第一层路由器，对所述碳特征向量进行映射，输出对应于每个专家簇的得分，并基于得分从树形层次结构的多个专家簇中选取得分最大的前M个候选专家簇；利用第二层路由器在每个候选专家簇内部结合对应的专家模型的嵌入表示，对所述碳特征向量和专家模型描述向量的拼接，拼接后的向量执行注意力计算，输出对应的专家得分，并在每个候选专家簇中选取得分最高的前K个专家模型及其权重，构成候选专家模型集合； 根据所述候选专家模型集合和当前系统资源状态执行专家模型缓存管理和调度，得到专家模型的执行配置计划，其中，所述执行配置计划用于指定待执行专家模型及其目标设备； 基于所述执行配置计划，对各待执行专家模型进行推理执行，异步收集各专家模型的推理输出结果和运行性能指标，得到各专家模型的结果输出集合； 对所述结果输出集合按照各专家模型的权重进行融合运算，生成碳数据的最终融合推理结果； 计算所述最终融合推理结果与真实标签之间的误差，结合推理延迟与专家模型选择分布熵，构建奖励函数；其中所述奖励函数的公式为R=α×预测准确率−β×平均推理延迟−γ×专家选择熵，α、β、γ为经验调节系数，用于平衡准确率与资源开销； 基于所述奖励函数，利用强化学习算法对所述第一层路由器和所述第二层路由器的参数进行更新优化。

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