北京清思智能科技有限公司郝勇博获国家专利权
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龙图腾网获悉北京清思智能科技有限公司申请的专利一种基于偏好强化学习的安防基础大模型及训练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：CN121074439B 。
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：202511172822.2，技术领域涉及：G06V10/70；该发明授权一种基于偏好强化学习的安防基础大模型及训练方法是由郝勇博;吉湛峰;谷光烨设计研发完成，并于2025-08-21向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于偏好强化学习的安防基础大模型及训练方法在说明书摘要公布了：本发明涉及模型训练技术领域，并具体公开了一种基于偏好强化学习的安防基础大模型及训练方法，包括：处理模块，用于基于输入视频组的所有视频的人物肖像描述，获得输入视频组的所有正样本和所有负样本；训练模块，用于基于输入视频组的所有正样本、所有负样本及预设无标注视频组，获得所有对比样本对；计算模块，用于基于所有对比样本对和预设偏好学习技术，获得所有对比样本对的迭代排序；迭代模块，用于基于所有对比样本对的迭代排序，获得安防基础大模型的迭代筛选直线，进而获得安防基础大模型。本发明实现了使用少量训练数据便能训练出、可精确推导出输入视频的正确人物肖像描述的模型。
本发明授权一种基于偏好强化学习的安防基础大模型及训练方法在权利要求书中公布了：1.一种基于偏好强化学习的安防基础大模型，其特征在于，包括： 处理模块，用于基于预训练模型和输入视频组，获得输入视频组的所有视频的人物肖像描述，并基于输入视频组的所有视频的人物肖像描述，获得输入视频组的所有正样本和所有负样本； 训练模块，用于基于输入视频组的所有正样本和所有负样本，获得安防优质模型和安防劣质模型，并基于安防优质模型、安防劣质模型及预设无标注视频组，获得所有对比样本对，对比样本对为预设无标注视频组的每个无标注视频的优质人物肖像描述和劣质人物肖像描述的对比组合； 计算模块，用于基于所有对比样本对和预设偏好学习技术，获得所有对比样本对的损失值和优先迭代值，并基于所有对比样本对的优先迭代值，获得所有对比样本对的迭代排序； 迭代模块，用于基于所有对比样本对的迭代排序，获得安防基础大模型的迭代筛选直线，并基于安防基础大模型的迭代筛选直线，获得安防基础大模型。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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