中国科学院自动化研究所朱贵波获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学院自动化研究所申请的专利图文向量模型和图文大模型的联合训练方法和电子设备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：CN120256592B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510743100.1，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权图文向量模型和图文大模型的联合训练方法和电子设备是由朱贵波;罗祎斐;易东;王金桥设计研发完成，并于2025-06-05向国家知识产权局提交的专利申请。
本图文向量模型和图文大模型的联合训练方法和电子设备在说明书摘要公布了：本公开提供了一种图文向量模型和图文大模型的联合训练方法和电子设备，该方法包括：获取通用问答样本集、行业问答样本集和行业知识库；使用待训练的图文大模型处理通用问答样本集中的通用问题样本，得到通用回答；使用待训练的图文向量模型、行业知识库和待训练的图文大模型，处理行业问答样本集中的行业问题样本，得到行业回答；根据通用回答、通用问答样本集、行业回答、行业问答样本集，确定损失值；根据损失值更新待训练的图文大模型的参数，并根据行业回答更新待训练的图文向量模型的参数，得到图文大模型和图文向量模型。
本发明授权图文向量模型和图文大模型的联合训练方法和电子设备在权利要求书中公布了：1.一种图文向量模型和图文大模型的联合训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取通用问答样本集、行业问答样本集和行业知识库； 使用待训练的图文大模型处理所述通用问答样本集中的通用问题样本，得到通用回答； 使用待训练的图文向量模型、所述行业知识库和所述待训练的图文大模型，处理所述行业问答样本集中的行业问题样本，得到行业回答； 根据所述通用回答、所述通用问答样本集、所述行业回答、所述行业问答样本集，确定损失值； 根据所述损失值更新所述待训练的图文大模型的参数，并根据所述行业回答更新所述待训练的图文向量模型的参数，得到所述图文大模型和所述图文向量模型。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
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