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国家知识产权局信息显示，绿盟科技集团股份有限公司申请一项名为“基于分解任务难度的上下文学习方法、系统和介质”的专利，公开号CN121683785A，申请日期为2025年10月。
专利摘要显示，本申请提供了一种基于分解任务难度的上下文学习方法、系统和介质，方法包括：获取检索数据集和查询文本，从检索数据集中检索与查询文本语义相似的前k个示例配对，构建用于查询的上下文数据集；获取原始任务，将原始任务划分为多个子任务；构建包括：训练文本，上下文，标签空间，分数的四元组，基于最大子任务宽度设置标签空间；使用分数评估当前子任务标签空间，并选择预测误差最小的标签空间作为下一个待划分的子任务，当没有更细的划分能够提高预测分数时，过程终止，LLMs直接在当前子任务对应的标签空间内进行预测。通过简化原始任务，SICL确保LLM的能力能够超越任务难度，从而实现良好的性能。
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本文源自：市场资讯
作者：情报员
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