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龙图腾网获悉中科源码(成都)服务机器人研究院有限公司申请的专利一种基于少样本的学习助手认知负荷自适应方法及相关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：CN121031716B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511562911.8，技术领域涉及：G06N3/096；该发明授权一种基于少样本的学习助手认知负荷自适应方法及相关设备是由张钎;武斌;王少将;张立峰设计研发完成，并于2025-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于少样本的学习助手认知负荷自适应方法及相关设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于少样本的学习助手认知负荷自适应方法及相关设备，涉及人工智能领域。该方法包括：向用户提供由多个候选讲解组成的候选讲解组，记录用户在多轮图文问答中的选择行为，提取多个风格维度的认知偏好特征，并生成风格偏好向量；选择具有冻结参数和可调节LoRA参数的基础多模态模型，将风格偏好向量映射为门控系数，仅训练LoRA参数并保持基础模型参数冻结，获得低秩增量并形成用户个性化参数集合；在任务输入前对输入特征进行分析，生成任务复杂度评分，并基于任务复杂度与用户期望信息密度的差异生成临时调整系数，修正门控系数并在推理过程中计算有效低秩增量；推理完成后丢弃临时修正参数，以维持模型结构稳定。

本发明授权一种基于少样本的学习助手认知负荷自适应方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种基于少样本的学习助手认知负荷自适应方法，其特征在于，包括： 向用户提供的图文回答中设置由多个候选讲解构成的候选讲解组，记录用户在多轮图文问答中的选择行为，从行为数据提取多个风格维度的认知偏好特征，生成风格偏好向量； 选择具有冻结参数和可调节LoRA参数的基础多模态模型，将风格偏好向量映射为门控系数，仅训练LoRA参数并保持基础多模态模型参数冻结，将训练LoRA参数得到的低秩增量作为个性化参数集，以只读方式注入至基础多模态模型解码层的低秩适配层； 在将任务输入至基础多模态模型之前，对所述任务输入进行特征分析，生成任务复杂度评分，并基于复杂度评分与用户期望信息密度的差异生成临时调整系数，根据临时调整系数对所述门控系数进行临时修正，生成用于当前任务的有效门控系数，并在推理过程中以所述有效门控系数计算有效低秩增量，在推理结束后不再保留所述有效门控系数和有效低秩增量。

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中科源码(成都)服务机器人研究院有限公司，其通讯地址为：610000 四川省成都市温江区成都海峡两岸科技产业开发园芙蓉大道二段733号；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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