DeepSeek的专利CN118246542A通过创新的数据序列索引技术，显著提升了AI模型训练的效率和成本效益。无论是开发者、初创企业还是科技巨头，都可以从该专利中获益。欢迎咨询了解更多信息！

申请人：杭州阿里巴巴海外互联网产业有限公司 | 申请号：CN202411241075.9 | 申请日：2024.09.04 | 发明名称：采购需求信息管理方法及电子设备。• (C_a)=AI辅助响应成本。• 避免环形拓扑时未设置超时中断。• (T_i)=传统流程耗时。• (H_r)=人力成本/h。• (A_u)=自动化率。• 跨时区场景必须配置。

北京百度网讯科技有限公司通过，实现大模型训练显存占用降低50%、计算效率提升80%，突破传统MoE（Mixture of Experts）仅适用于前馈网络（FFN）的局限性，全面优化Transformer架构中的注意力机制与FFN模块。

本专利通过行为数据驱动的意图建模，构建了搜索技术的新范式。开发者需重点关注历史数据清洗策略及混合精度配置规则，避免因数据噪声导致的模型退化问题。支持Apache 2.0协议下的模型推理部署，但动态梯度压缩算法（DGC）需商业授权。减少30%的Embedding存储开销。当前搜索引擎技术面临的核心难题在于。在分布式训练场景下，通过。，硬件成本下降18%。

南方科技大学与华为联合研发的专利（申请号：202410423200.1）通过多智能体并行测试与强化学习协同决策，突破单智能体测试瓶颈，实现网页测试覆盖率与效率的双重飞跃。传统基于强化学习的网页测试依赖单智能体架构，测试能力有限，难以覆盖复杂交互场景，且效率低下。联合构建“Web测试专利池”，整合多智能体、自动化框架等专利，应对国际技术竞争（如对抗美国AI测试专利封锁）。：本专利支持并行测试与全局经

"用多角度增量训练破解虚拟换装世纪难题，让AI自动适配360°视角！"作为专注AI知识产权领域10年的专利代理专家，我为科技企业提供专利布局设计、技术商业化落地、侵权风险防控服务。如果您正面临虚拟形象换装成本高、多角度适配难、跨场景迁移慢等痛点，本文将为您揭示一项革命性专利的技术逻辑与商业机遇。

当前大语言模型(LLM)在实际应用中面临两大核心痛点：知识局限性和回答质量不可控。虽然大模型通过海量数据训练获得了广泛的知识覆盖，但其内在知识仍然是静态和有限的。当面对需要最新专业知识或特定领域深度知识的查询时，模型往往无法给出准确回答。更棘手的是，模型在缺乏相关知识时仍会生成看似合理但实际错误的"幻觉"回答，这在医疗、金融等专业领域尤为危险。传统解决方案如知识图谱或混合搜索系统各有缺陷：知识图谱

【标注信息】申请人：北京百度网讯科技有限公司 | 申请号：CN202411615690.1 | 申请日：2024.11.12 | 发明创造名称：基于多智能体协作的明确结果获取类任务处理方法及相关装置。

北京百度网讯科技通过双模型协作优化机制实现提示文本生成效率提升3倍，解决传统Prompt工程人力成本高、评估标准缺失的行业难题。

申请人：清华大学、北京智谱华章科技有限公司 | 申请号：CN202411043303.1 | 申请日：2024.07.31 | 公开日：2025.01.07 | 发明名称：基于大模型的学科交互问答方法及助教智能体。：通过BM25+神经检索的混合算法，从结构化知识库提取相关片段，准确率达92%（专利说明书实施例）（注：本文技术参数均来自专利说明书实施例，实施需参考官方文档）