深圳大学王浩获国家专利权
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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利一种基于因果推理的多模态模型压缩与蒸馏方法及系统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：CN121257622B 。
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：202511804208.3，技术领域涉及：G06N3/0495；该发明授权一种基于因果推理的多模态模型压缩与蒸馏方法及系统是由王浩;乔科然;王栋;李岩山;贺钰昕设计研发完成，并于2025-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于因果推理的多模态模型压缩与蒸馏方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及多模态神经网络模型压缩领域，具体公开了提供一种基于因果推理的多模态模型压缩与蒸馏方法及系统，方法包括：构建综合因果发现模块，通过信息论度量、格兰杰因果分析和基于干预的验证识别多模态特征间的因果依赖关系；执行自适应压缩引擎，基于因果关系进行剪枝、混合精度量化和低秩分解；应用跨模态蒸馏器，采用多种损失函数组合保持模态间关系；实施动态优化器进行硬件感知和上下文敏感的推理优化。本发明通过因果推理指导压缩决策，在保持关键因果路径的同时实现高压缩率，有效解决了多模态模型在资源受限环境中的部署难题。
本发明授权一种基于因果推理的多模态模型压缩与蒸馏方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于因果推理的多模态模型动态压缩与跨模态蒸馏方法，其特征在于，包括： 构建综合因果发现模块，通过信息论度量、格兰杰因果分析和基于干预的验证三种互补技术识别多模态特征之间的因果依赖关系； 基于所述因果依赖关系，执行自适应压缩引擎对模型进行压缩，所述自适应压缩引擎包括因果引导的剪枝、混合精度量化和低秩分解； 应用跨模态蒸馏器，其损失函数由因果一致性损失、注意力转移损失、特征对齐损失、跨模态相关损失、任务特定损失和响应蒸馏损失组成，总蒸馏损失为上述各损失的自适应加权组合，以在压缩中保持模态间关系； 实施动态优化器根据硬件能力和上下文要求启用自适应推理策略，得到压缩后的多模态模型。
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