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龙图腾网获悉北京星续科技有限公司申请的专利基于大语言模型的科研辅助系统和方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118940833B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410943811.9，技术领域涉及：G06N5/025；该发明授权基于大语言模型的科研辅助系统和方法是由胡健鹏;任振川设计研发完成，并于2024-07-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大语言模型的科研辅助系统和方法在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于大语言模型的科研辅助系统和方法，系统通过元数据层和基础计算层为系统提供基础数据支持和可用知识库支持，通过实验模拟层和论文生成层为用户输入信息提供定制化实验分析和论文初稿撰写服务；并且，在生成论文初稿过程中，基础计算层、实验模拟层和论文生成层根据原理有效性度量指标和效果评估指标对各自的输出结果进行迭代反馈，以根据输出结果对自身使用的模型进行微调。如此，系统基于大语言模型的强大信息处理能力和工具调用能力，通过四个功能模块自下而上，根据用户需求与启发式策略逐步实现对论文的深入探讨和严谨推理，得到具有科学性和真实性、且符合论文规范的论文初稿，为科学研究过程提供高效、准确的科研辅助。

本发明授权基于大语言模型的科研辅助系统和方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的科研辅助系统，其特征在于，包括： 元数据层，包括语料库和工具库，用于为基础计算层和论文生成层提供基础数据； 基础计算层，用于基于预训练语言模型，根据所述基础数据进行规整和梳理，得到可用知识库，所述可用知识库表征可调用的知识元服务和工具元服务； 实验模拟层，用于基于大语言模型，根据用户输入信息和所述可用知识库构造和模拟实验数据生成，得到实验数据； 论文生成层，用于基于大语言模型，根据所述用户输入信息、所述基础数据、所述实验数据和所述可用知识库，生成论文初稿； 在生成论文初稿过程中，所述基础计算层、所述实验模拟层和所述论文生成层根据原理有效性度量指标和效果评估指标对各自的输出结果进行迭代反馈，以根据所述输出结果对自身使用的模型进行微调； 其中，论文生成层具体用于执行步骤A1至步骤A6： 步骤A1：根据所述用户输入信息和层次化索引向量数据库，构建专有化文献库，所述专有化文献库是一种粗粒度的参考生成数据库，以基于该粗粒度的参考生成数据库快速得到论文摘要、关键词和论文提纲； 步骤A2：根据所述专有化文献库生成论文摘要和关键词，并根据所述论文摘要和所述关键词生成论文提纲，包括：根据所述论文摘要和所述关键词，从所述专有化文献库中随机检索多个学习文献，所述多个学习文献是与用户研究相关的文献；对所述多个学习文献的论文逻辑进行梳理，得到多个初始论文大纲；根据所述多个初始论文大纲和领域化参考资料进行模仿学习，得到论文提纲，所述领域化参考资料是用户提供的参考文献； 步骤A3：将所述论文摘要、所述关键词和所述论文提纲发送给用户，以使用户对所述论文摘要、所述关键词和所述论文提纲进行修改，得到更加符合用户需求的修改论文摘要、修改关键词和修改论文提纲； 步骤A4：根据所述修改论文摘要、所述修改关键词和所述修改论文提纲，创建细粒度的在线参考文献库，该在线参考文献库与用户的研究领域的相关性更强； 步骤A5：根据所述在线参考文献库，生成英文摘要； 步骤A6：基于随机化论文段落生成策略，根据所述英文摘要、所述可用知识库和所述实验数据进行并行化论文生成，得到论文初稿，所述随机化论文段落生成策略用于保证论文初稿的不同章节段落内容更具有多样性； 所述步骤A6包括：在所述论文初稿的字数大于第二字数的情况下，所述论文初稿包括一级标题、二级标题和三级标题，执行第三段落生成策略，所述第三段落生成策略在每个二级标题或每个三级标题随机调用多次所述大语言模型基本单元，生成每个二级标题或每个三级标题对应的多段内容，具体包括步骤C1至步骤C3： 步骤C1：对每个标题的内容进行分段规划，得到各个段落的中心，所述标题包括二级标题和三级标题，其中，通过对每个标题的内容进行分段规划，得到每个段落的中心，以使不同段落之间具有关联性且内容不重复； 步骤C2：调用所述大语言模型基本单元，根据第一个段落的中心生成第一段内容，其中，针对每个标题中的第一段内容，都是直接基于第一段落的中心，得到相应的段落内容； 步骤C3：依次调用所述大语言模型基本单元，根据前一段内容和下一个段落的中心，生成下一段内容，直至生成当前标题下的所有段落内容；其中，针对每个标题中的第一段内容的后续的每段内容，不仅要考虑自身的中心，还在前一段内容的基础上生成相应的段落内容，从而使得相邻段落内容之间具有更好的衔接关系。

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