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龙图腾网获悉重庆百智智慧科技有限公司申请的专利一种AI模型的动态健康状态检测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：CN121116763B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202511670017.2，技术领域涉及：G06F11/30；该发明授权一种AI模型的动态健康状态检测方法是由赵彦翔;游靖;曾嘉设计研发完成，并于2025-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种AI模型的动态健康状态检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能领域，公开了一种AI模型的动态健康状态检测方法，该方法包括：在AI模型中选择至少一个监控层；基于校准数据集，计算所述监控层的模型状态熵，并通过计算模型状态熵关于输入样本的梯度以生成状态目标梯度扰动向量，进而计算出监控层的扰动敏感度，以分别建立状态熵基线和扰动敏感度基线；当存在多个监控层时，还建立跨层传递一致性基线；获取线上实时输入样本，计算其实时模型状态熵和实时扰动敏感度；将该实时指标与所述基线进行比较，以生成单点异常得分与跨层一致性偏离度；基于所述得分与偏离度，确定所述AI模型的当前健康状态。本发明能够实现对模型内部状态的监控，提前预警潜在风险，并提供故障诊断。

本发明授权一种AI模型的动态健康状态检测方法在权利要求书中公布了：1.一种AI模型的动态健康状态检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 在AI模型中选择至少一个监控层； 基于校准数据集，计算所述AI模型在所述监控层上的模型状态熵，并计算所述监控层的扰动敏感度，以建立状态熵基线和扰动敏感度基线； 获取线上实时输入样本，并计算所述实时输入样本在所述监控层上的实时模型状态熵和实时扰动敏感度； 将所述实时模型状态熵和实时扰动敏感度分别与所述状态熵基线和所述扰动敏感度基线进行比较，以生成至少一个单点异常得分； 基于所述至少一个单点异常得分，确定所述AI模型的当前健康状态； 所述计算所述监控层的扰动敏感度的步骤包括： 计算所述模型状态熵关于输入样本的梯度，以生成状态目标梯度扰动向量； 将所述状态目标梯度扰动向量施加于所述输入样本，以获得扰动后样本； 计算所述扰动后样本在所述监控层上的扰动后模型状态熵； 基于所述模型状态熵和所述扰动后模型状态熵的变化量，计算得到所述扰动敏感度； 所述模型状态熵的计算步骤包括： 获取所述监控层输出的特征数据作为激活向量； 利用Softmax函数将所述激活向量转换为概率分布向量； 计算所述概率分布向量的香农熵，以得到所述模型状态熵。

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