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龙图腾网获悉杭州宇泛智能科技股份有限公司;浙江大学申请的专利基于增量学习的多模态通专模型自演进方法及系统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：CN120611769B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202511106381.6，技术领域涉及：G06N3/096；该发明授权基于增量学习的多模态通专模型自演进方法及系统是由郑东;肖俊;叶琦;张文桥;赵拯;胡榛旸设计研发完成，并于2025-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于增量学习的多模态通专模型自演进方法及系统在说明书摘要公布了：本申请实施例提供‌一种基于增量学习的多模态通专模型自演进方法及系统，通过接收当前目标任务和当前目标任务对应的多模态数据，确定对应的已训练的目标通专模型；提取多模态数据的数据特征，得到多模态数据特征，通过目标专用模型处理多模态数据特征和多模态数据，得到目标结果；获取历史多模态数据对应的历史多模态数据特征，更新已训练的目标通专模型的通专模型参数；按照预设监测周期监测已训练的目标通专模型的性能指标，若当前预设监测周期对应的性能指标不满足预设性能指标，按照预设调整方式调整已训练的目标通专模型。该方法有效解决了通用知识和专用知识之间协同性不够方面的不足，显著提升协同效果和根据新知识进行更新的更新效果。

本发明授权基于增量学习的多模态通专模型自演进方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于增量学习的多模态通专模型自演进方法，其特征在于，所述方法包括： 接收当前目标任务和当前所述目标任务对应的多模态数据，基于所述目标任务确定执行所述目标任务对应的已训练的目标通专模型，所述目标通专模型中包括目标通用模型和目标专用模型，其中，所述多模态数据包括图像数据、文本数据和音频数据中的至少两项； 通过所述目标通用模型提取多模态数据的数据特征，得到多模态数据特征，通过所述目标专用模型处理多模态数据特征和所述多模态数据，得到所述目标任务对应的目标结果； 获取历史多模态数据对应的历史多模态数据特征，基于历史多模态数据特征、当前多模态数据和目标结果更新已训练的目标通专模型的通专模型参数； 按照预设监测周期监测已训练的目标通专模型的性能指标，若当前预设监测周期对应的所述性能指标不满足预设性能指标，按照预设调整方式调整已训练的所述目标通专模型，所述预设调整方式包括调整已训练的所述目标通专模型的结构和或调整所述通专模型参数对应的更新频率。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人杭州宇泛智能科技股份有限公司;浙江大学，其通讯地址为：310000 浙江省杭州市余杭区仓前街道时尚万通城3幢24层、25层、26层；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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