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龙图腾网获悉北京大学;北京硅心科技有限公司申请的专利基于可微栈的推理语言模型训练、推理方法、模型及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：CN120430398B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202510299199.0，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权基于可微栈的推理语言模型训练、推理方法、模型及计算机设备是由李戈;张克驰;刘洋设计研发完成，并于2025-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于可微栈的推理语言模型训练、推理方法、模型及计算机设备在说明书摘要公布了：本公开提出一种基于可微栈的推理语言模型训练、推理方法、模型及计算机设备，该方法调用待训练模型对语言的初始语义特征顺次进行多次特征提取，得到预测语义特征；计算所述预测语义特征与所述语言的标准语义特征之间的损失值；若所述损失值满足预设收敛条件，将所述待训练模型确定为目标基于可微栈的推理语言模型，所述目标基于可微栈的推理语言模型具备识别所述语言的语义特征的功能。待训练模型包括i个特征提取层，特征提取层在进行提取特征时，输入数据在只有上一特征提取层的输出数据的基础上，增加存储在预设存储单元中的数据，提高了对语言识别的准确性。

本发明授权基于可微栈的推理语言模型训练、推理方法、模型及计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种基于可微栈的推理语言模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 调用待训练模型对语言的初始语义特征顺次进行多次特征提取，得到预测语义特征；所述待训练模型包括i个特征提取层，任一特征提取层的输入数据包括从预设存储单元中读取的数据和上一特征提取层的输出数据，所述预设存储单元中的数据是存储的上一特征提取层中的输出数据；所述i大于或者等于2； 计算所述预测语义特征与所述语言的标准语义特征之间的损失值； 若所述损失值满足预设收敛条件，将所述待训练模型确定为目标基于可微栈的推理语言模型，所述目标基于可微栈的推理语言模型具备识别所述语言的语义特征的功能； 所述预设存储单元包括多个存储位，所述预设存储单元中的数据是存储的上一特征提取层中的输出数据，包括： 针对任一存储位，基于上一计算时刻所述存储位存储的数据、所述存储位的相邻存储位的数据和预设概率，确定当前计算时刻所述存储位的数据；所述相邻存储位包括与所述存储位相邻的低位存储位和高位存储位；计算时刻是指对应特征提取层进行计算并将输出结果存储至预设存储单元的时刻，一计算时刻对应一特征提取层； 若所述存储位为所述多个存储位中的最低位存储位，则相邻存储位置中的低位存储位的数据为上一计算时刻对应的特征提取层的输出数据； 若所述存储位为所述多个存储位中的最高位存储位，则相邻存储位置中高位存储位存储的数据为空。

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