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龙图腾网获悉平安创科科技(北京)有限公司申请的专利多模态动作模型的策略优化方法、装置、设备及介质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：CN120877387B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202511374156.0，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权多模态动作模型的策略优化方法、装置、设备及介质是由张旭龙;王健宗;谢骏飞设计研发完成，并于2025-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本多模态动作模型的策略优化方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，可应用于金融科技、医疗健康等业务系统平台中，揭露了一种多模态动作模型的策略优化方法、装置、设备及介质，所述方法包括：对获取的图像数据、语言指令和目标用户的行为动作序列之间进行关系分析，得到关系依赖性，结合初始训练参数组构建初始多模态动作模型，利用获取的任务特定数据对初始多模态动作模型进行微调，得到微调多模态动作模型，获取目标环境的环境交互数据集，利用微调多模态动作模型对环境交互数据集进行逐个交互采样，生成若干个目标交互轨迹，并对微调多模态动作模型中的选择策略进行策略优化，得到目标选择策略。本发明提升了多模态动作模型在面对新情境或数据不足时，模型的选择策略准确度。

本发明授权多模态动作模型的策略优化方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种多模态动作模型的策略优化方法，其特征在于，所述方法包括： 获取图像数据、语言指令和目标用户的行为动作序列，根据所述图像数据、所述语言指令和所述行为动作序列构建初始训练参数组； 分析所述初始训练参数组中各参数之间的关系依赖性，并根据所述初始训练参数组和所述关系依赖性构建初始多模态动作模型； 获取任务特定数据，利用所述任务特定数据对所述初始多模态动作模型进行微调，得到微调多模态动作模型； 获取目标环境的环境交互数据集，利用所述微调多模态动作模型对所述环境交互数据集进行逐个交互采样，生成若干个目标交互轨迹； 根据所述目标交互轨迹对所述微调多模态动作模型中的选择策略进行策略优化，得到目标选择策略； 所述分析所述初始训练参数组中各参数之间的关系依赖性，并根据所述初始训练参数组和所述关系依赖性构建初始多模态动作模型，包括： 对所述初始训练参数组之间参数进行维度对齐得到对齐参数组，对所述对齐参数组中每个参数进行归一化处理得到标准参数组； 从所述标准参数组中随机选取两个参数构成模态对分析组，确定所述模态对分析组之间每个维度的皮尔逊相关系数； 对所有维度所述皮尔逊相关系数进行求和与取平均处理，得到所述模态对分析组的整体相关度； 将所述整体相关度和预设相关阈值进行比较，根据比较结果生成每组所述模态对分析组之间的关系依赖性； 将所述关系依赖性和所述标准参数组进行关联得到参数关系组； 获取目标函数，利用所述参数关系组和所述目标函数对预设的策略动作选择模型进行优化，得到初始多模态动作模型。

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