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案件記録

一种理解和生成协作增强的统一大模型学习方法和系统

発明不明
10請求項 · 2 独立
§ Ⅰ

案件概要

発明者

杨鼎康; 姜大勇

出願日

Aug 21, 2026

公開日

Oct 27, 2026

IPC分類

G06F 18/214 (2023.01)G06F 18/213 (2023.01)G06F 18/25 (2023.01)G06F 18/22 (2023.01)G06N 5/04 (2023.01)G06N 3/09 (2023.01)G06N 3/096 (2023.01)G06N 3/092 (2023.01)G06N 3/0442 (2023.01)G06N 3/098 (2023.01)G06F 40/205 (2020.01)G06F 40/30 (2020.01)G06F 40/295 (2020.01)

本发明公开了一种理解和生成协作增强的统一大模型学习方法和系统,属于多模态大模型技术领域,包括以下内容:接收各类多源图文样本与任务指令,经统一格式处理、质量过滤和层次化整理,构建适配全训练阶段的样本池;双路提取样本高层语义与低层细节表征,借助门控聚合动态融合,联合文本表征输入共享骨干网络完成序列建模;按复杂度划分四类任务,采用由简到繁课程式训练,结合阶段解冻策略开展多任务联合学习;融合双向奖励构建统一优化目标,兼容文本与视觉决策,以生成结果反向校正理解状态;最终输出图文结果、训练日志及评测信息,形成全链路学习闭环。本发明采用上述方法,实现大模型理解与生成双向协同,提升训练稳定性与语义对齐能力。

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