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龙图腾网获悉上海交通大学;上海交通大学云南(大理)研究院申请的专利基于区块链的去中心化AI模型优化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：CN120781394B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202510903304.7，技术领域涉及：G06F21/64；该发明授权基于区块链的去中心化AI模型优化方法是由黄俊钦;王艺菲;孔令和;陈贵海;王剑;纳勤骁设计研发完成，并于2025-07-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于区块链的去中心化AI模型优化方法在说明书摘要公布了：一种基于区块链的去中心化AI模型优化方法，以区块链为基础设施，依托智能合约实现训练任务参数、节点算力及训练日志的链上存证，确保训练流程全程可追溯与防篡改；实现子模型的动态分隔与分配，提升异构环境下的资源利用效率；构建去中心化流水线训练机制，支持跨节点协同计算与中间激活传递，保障训练过程的透明与可信；融合模型水印动态检测、训练日志哈希存证及延迟验证机制，构建多层次训练行为监督体系，有效识别并约束异常或恶意节点，推动开放式AI训练平台的公平性、安全性与可持续发展。

本发明授权基于区块链的去中心化AI模型优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于区块链的去中心化AI模型优化方法，其特征在于，包括： 步骤1、系统初始化； 步骤2、模型分割与任务发布，具体包括： 2.1模型分隔与子模型生成：发布节点根据任务合约中的模型定义，加载全局神经网络结构并将其转换为有向无环图形式，系统分析计算图中的层级依赖关系，综合子模型目标大小、训练节点数与跨设备通信成本，优先在通信量较小的位置进行模型切割； 2.2训练任务调度与链下分发：发布节点根据链上登记的训练节点硬件资源条件，动态调整并分配对应大小和复杂度的子模型任务，将子模型映射到具体训练节点，任务合约生成训练节点与子模型ID的映射关系记录并上链存证的同时，子模型通过链下P2P通道加密传输，节点通过任务合约哈希校验，确认子模型完整性后才能启动训练； 步骤3、流水线协同训练，具体包括： 3.1流水线组建与协同执行：训练节点依据子模型间的依赖关系及各自硬件资源，协同构建流水线训练流程，各节点按顺序传递中间激活信息，协同完成整体模型的前向与反向计算； 3.2微批次分隔与异步计算：在训练过程中，通过微批次分隔数据，结合异步计算与通信重叠技术，有效降低单节点显存压力，提升训练吞吐率和整体计算效率； 步骤4、可信训练验证机制，具体包括： 4.1模型水印动态检测：平台周期性注入预定义水印样本，通过智能合约记录触发样本在各子模型中的响应情况，实现对训练节点执行真实性的在线监督； 4.2训练日志哈希存证：每轮训练结束后，训练节点对关键层参数和中间激活进行哈希计算并将哈希值通过任务合约上链存证，形成不可篡改的训练日志链，确保参数完整性与可追溯性； 4.3延迟重演验证：当节点行为被质疑时，验证节点可调用链上训练参数哈希值，通过相同子模型和数据复现实验，比较重演结果与原始结果的一致性，对恶意或异常行为进行精准甄别与惩戒。

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上海交通大学;上海交通大学云南(大理)研究院，其通讯地址为：200240 上海市闵行区东川路800号；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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