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龍圖騰網獲悉中南大學申請的專利面向車聯網異構車輛的多級聯邦協作訓練與推理方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120494051B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510923937.4，技術領域涉及：G06N3/098；該發明授權面向車聯網異構車輛的多級聯邦協作訓練與推理方法是由王宗潤;譚一云;周艷菊設計研發完成，并于2025-07-04向國家知識產權局提交的專利申請。

本面向車聯網異構車輛的多級聯邦協作訓練與推理方法在說明書摘要公布了：本發明涉及車聯網技術領域，具體公開了面向車聯網異構車輛的多級聯邦協作訓練與推理方法，在不依賴顯式的“資源約束”和“優化目標”的前提下，通過大模型內在信息流驅動的智能拆分與跨層協作訓練，更偏重于從模型本身的內在信息流動規律出發，為后續的多級協作訓練與推理提供一個自洽而靈活的拆分策略，解決了異構車輛節點上大模型部署的算力適配差與欠缺高效訓練的問題。

本發明授權面向車聯網異構車輛的多級聯邦協作訓練與推理方法在權利要求書中公布了：1.面向車聯網異構車輛的多級聯邦協作訓練與推理方法，其特征在于，包括如下步驟： 步驟A1：構建大模型網絡層序列并求得大模型相鄰層間的高階互信息熵與梯度協方差矩陣，根據所求得信息構造層間信息勢函數，通過進行離散差分找尋大模型的信息斷裂點，并采用多尺度差分檢測識別兩處最優信息斷裂點，在兩處最優信息斷裂點將大模型拆分為三段子模型，所述三段子模型依次包括：搭載于車輛節點的本地子模型、搭載于邊緣服務器的邊緣子模型、搭載于云端的云端子模型； 步驟A2：各車輛節點基于所劃分的三段子模型進行迭代訓練，更新對應的子模型的參數，完成本輪次迭代訓練后將更新后的三段子模型的各個參數上傳云端并進行動態加權聚合，獲得聚合后的本地子模型的聚合參數、邊緣子模型的聚合參數和云端子模型的聚合參數，并將聚合后的各個參數分發至各個車輛節點進行下一輪次迭代訓練； 在云端進行動態加權聚合過程中，按層序列將聚合后的各個參數進行拼接，即可形成完整的全局大模型； 對層間信息勢函數進行離散差分的過程包括通過定位一階差分極值點做為潛在拆分點一，通過定位二階差分極值點作做為潛在拆分點二，由潛在拆分點一和潛在拆分點二組成候選穩健信息斷裂點組； 通過多尺度差分檢測識別兩處最優信息斷裂點的過程包括：構建綜合差分序列將一階差分與二階差分加權后疊加，在進行多尺度卷積后尋找多個相鄰尺度上都穩定出現的穩健信息斷裂點組，組成信息斷裂點候選集合，然后進行分段一致性驗證從信息斷裂點候選集合中選擇兩處最優信息斷裂點。

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