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龙图腾网获悉北京思普艾斯科技有限公司申请的专利多模态大模型的知识蒸馏方法、系统、设备及存储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：CN120449938B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202510545652.1，技术领域涉及：G06N3/0455；该发明授权多模态大模型的知识蒸馏方法、系统、设备及存储介质是由赵旭设计研发完成，并于2025-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本多模态大模型的知识蒸馏方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种多模态大模型的知识蒸馏方法、系统、设备及存储介质，涉及人工智能技术领域，方法包括：将用户端发送的多模态数据输入至视觉模态解析单元、语言模态解析单元及语音模态解析单元，对应生成视觉特征向量、语言特征向量及语音特征向量；并进行特征融合，生成融合特征矩阵；在融合特征矩阵的基础上，将教师模型的知识迁移至学生模型；获取学生模型输出的预测结果，将预测结果反馈至用户端，并接收用户端发送的反馈信息；将反馈信息存入动态记忆库中，基于动态记忆库中存储的梯度方向向量，对学生模型进行增量学习。本申请具有的技术效果是：根据用户的实际使用情况进行动态优化，以使模型性能满足实际应用需求。

本发明授权多模态大模型的知识蒸馏方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种多模态大模型的知识蒸馏方法，其特征在于，所述方法包括： 接收用户端发送的多模态数据，将所述多模态数据分别输入至视觉模态解析单元、语言模态解析单元及语音模态解析单元，对应生成视觉特征向量、语言特征向量及语音特征向量； 对所述视觉特征向量、所述语言特征向量及所述语音特征向量进行特征融合，生成融合特征矩阵； 在所述融合特征矩阵的基础上，将教师模型的知识迁移至学生模型，其中，所述教师模型为包含视觉模型、语言模型及语音模型的预训练大模型，所述学生模型为所述教师模型对应的简化模型； 获取所述学生模型输出的预测结果，将所述预测结果反馈至所述用户端，并接收所述用户端发送的反馈信息； 将所述反馈信息存入动态记忆库中，基于所述动态记忆库中存储的梯度方向向量，对学生模型进行增量学习；所述将所述反馈信息存入动态记忆库中，基于所述动态记忆库中存储的梯度方向向量，对学生模型进行增量学习，包括：对所述反馈信息进行特征聚类，生成目标样本；计算所述目标样本对应的第一梯度方向向量，并将所述第一梯度方向向量存入动态记忆库；计算所述第一梯度方向向量与第二方向向量的正交约束，根据所述正交约束对学生模型进行增量学习，所述第二方向向量为所述动态记忆库中存储的历史梯度方向向量。

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