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龙图腾网获悉清华大学申请的专利基于专家混合模型的高效大模型任务处理方法、装置和计算机设备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：CN120822626B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202511334907.6，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权基于专家混合模型的高效大模型任务处理方法、装置和计算机设备是由任勇;罗明懿;侯向往;王香赫;杜军;管方明设计研发完成，并于2025-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于专家混合模型的高效大模型任务处理方法、装置和计算机设备在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于专家混合模型的高效大模型任务处理方法、装置和计算机设备，涉及专家混合模型和大规模语言模型技术领域，方法包括：获取信息处理任务、以及目标信息，并基于信息处理任务，识别各子处理任务的任务处理需求；基于目标信息、以及各子处理任务的任务处理需求，通过各子处理任务对应的边缘设备，处理得到各子处理任务对应的初始迭代处理结果、以及各子处理任务的成本能耗信息，并基于各子处理任务的成本能耗信息，通过性能优化算法，调整各边缘设备的任务处理策略，得到新边缘设备，以替换边缘设备，将初始迭代处理结果，替换目标信息，最后迭代得到信息处理任务对应的目标处理结果。采用本方法能够提升专家模型的处理效率。

本发明授权基于专家混合模型的高效大模型任务处理方法、装置和计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种基于专家混合模型的高效大模型任务处理方法，其特征在于，所述方法包括： 获取信息处理任务、以及目标信息，并基于所述信息处理任务，识别各子处理任务的任务处理需求； 基于所述目标信息、以及各所述子处理任务的任务处理需求，通过各所述子处理任务对应的边缘设备，处理得到各所述子处理任务对应的初始迭代处理结果、以及各所述子处理任务的成本能耗信息，并基于各所述子处理任务的成本能耗信息，通过性能优化算法，调整各所述边缘设备的任务处理策略，得到新边缘设备；所述边缘设备中的处理系统包括一组设备，包含各设备，以及基站，所述处理系统中部署专家混合模型；所述设备为所述专家混合模型中的专家，用于模型的训练和推理；每个专家网络被单独部署到每个设备上；所述基站负责调度整个专家混合模型，所述基站中包含一个门控网络；所述专家混合模型的结构由多个专家组成，每个专家都是一个独立的密集前馈网络层；所述门控网络决定输入词元将发送到哪个专家；在每次迭代中，来自所述基站所服务的用户组中的用户向所述基站发起任务请求；计算基站计算成本、以及所述边缘设备中的各设备计算成本； 将所述新边缘设备，替换所述边缘设备，将所述初始迭代处理结果，替换所述目标信息，并返回执行基于所述目标信息、以及各所述子处理任务的任务处理需求，通过各所述子处理任务对应的边缘设备，处理得到各所述子处理任务对应的初始迭代处理结果、以及各所述子处理任务的成本能耗信息步骤； 在满足迭代条件时，将最后一次迭代得到的初始迭代处理结果，作为所述信息处理任务对应的目标处理结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人清华大学，其通讯地址为：100084 北京市海淀区清华园；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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