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龍圖騰網(wǎng)獲悉百度在線網(wǎng)絡技術(北京)有限公司申請的專利多智能體模型的訓練方法和排序方法獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114896291B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產權局官網(wǎng)在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202210470395.6，技術領域涉及：G06F16/2457；該發(fā)明授權多智能體模型的訓練方法和排序方法是由何家樂;熊健設計研發(fā)完成，并于2022-04-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本多智能體模型的訓練方法和排序方法在說明書摘要公布了：本公開提供了一種多智能體模型的訓練方法、排序方法、裝置、設備、存儲介質以及計算機程序產品，涉及人工智能技術領域，具體為深度學習和智能推薦技術領域，可應用于數(shù)據(jù)排序等場景。具體實現(xiàn)方案為：獲取訓練樣本集；執(zhí)行以下訓練步驟：從訓練樣本集中選取多個訓練樣本輸入到多智能體模型中進行打分，得到多個智能體各自對應的打分結果；將打分結果進行拼接，得到聯(lián)合得分；將聯(lián)合得分輸入到分數(shù)評估環(huán)境中，得到多個智能體各自對應的獎勵值；基于打分結果和獎勵值對多智能體模型進行訓練；響應于訓練次數(shù)等于預設次數(shù)閾值，輸出訓練完成的多智能體模型。提高了排序的準確性。

本發(fā)明授權多智能體模型的訓練方法和排序方法在權利要求書中公布了：1.一種多智能體模型的訓練方法，包括： 獲取訓練樣本集； 執(zhí)行以下訓練步驟： 從所述訓練樣本集中選取多個訓練樣本輸入到多智能體模型中各個智能體的打分網(wǎng)絡進行打分，得到多個智能體各自對應的打分結果； 將所述打分結果進行拼接，得到聯(lián)合得分； 將所述聯(lián)合得分輸入到分數(shù)評估環(huán)境中，得到所述多個智能體各自對應的獎勵值； 基于所述打分結果和所述獎勵值對所述多智能體模型進行訓練，是基于每一個智能體對應的打分結果和獎勵值對各個智能體單獨進行訓練，包括：基于每一個智能體的所述打分結果和所述獎勵值對對應的智能體的評估網(wǎng)絡進行訓練；基于所述多個訓練樣本和訓練后的所述評估網(wǎng)絡對對應的智能體的所述打分網(wǎng)絡進行訓練； 響應于訓練次數(shù)等于預設次數(shù)閾值，輸出訓練完成的多智能體模型； 其中，所述訓練樣本集中的一個訓練樣本包括一條待推薦數(shù)據(jù)及對應的用戶數(shù)據(jù)，所述待推薦數(shù)據(jù)包括標識數(shù)據(jù)及文本數(shù)據(jù)； 在對所述多智能體模型進行訓練之前，所述方法還包括： 對所述訓練樣本集中的訓練樣本進行特征提取，得到標識特征、文本特征和用戶特征； 將每一個訓練樣本對應的標識特征、文本特征和用戶特征拼接為一個特征矩陣，并將得到的多個特征矩陣確定為樣本特征集。

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