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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利基于自适应分辨率的多模态大语言模型优化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：CN120876876B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202511395465.6，技术领域涉及：G06V10/32；该发明授权基于自适应分辨率的多模态大语言模型优化方法及系统是由金连文;李鸿亮设计研发完成，并于2025-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应分辨率的多模态大语言模型优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于模式识别与人工智能，具体提供基于自适应分辨率的多模态大语言模型优化方法及系统，包括：将多模态问答数据划分为目标任务训练集和目标任务测试集；利用重新采集的目标场景下的图像数据以及配对的文本指令，构建分辨率选择训练集；构建具有两阶段图像编码机制的多模态大语言模型，并利用目标任务训练集以及分辨率选择训练集训练多模态大语言模型，获得目标模型；在目标任务测试集上评估目标模型的预测准确率，完成对多模态大语言模型的优化。本发明技术方案通过两阶段图像编码机制，实现自适应选择最佳分辨率进行推理，从而显著提升了模型的视觉感知能力。

本发明授权基于自适应分辨率的多模态大语言模型优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于自适应分辨率的多模态大语言模型优化方法，其特征在于，包括： 采集目标场景下的多模态问答数据，并将所述多模态问答数据划分为目标任务训练集和目标任务测试集；其中，所述多模态问答数据包括图像数据、文本指令与参考输出文本； 利用重新采集的目标场景下的图像数据以及配对的文本指令，构建分辨率选择训练集； 构建具有两阶段图像编码机制的多模态大语言模型，并利用所述目标任务训练集以及所述分辨率选择训练集训练所述多模态大语言模型，获得目标模型； 在所述目标任务测试集上评估所述目标模型的预测准确率，完成对多模态大语言模型的优化； 所述多模态大语言模型包括图像编码模块、分辨率选择模块、视觉令牌映射模块、文本编码模块以及大语言模型解码模块；其中，所述图像编码模块采用ViT架构，所述分辨率选择模块包括注意力池化层、第一多层感知机和第一线性分类器，所述视觉令牌映射模块包括第二多层感知机架构，所述文本编码模块包括分词器和文本嵌入层，所述大语言模型解码模块包括Transformer解码层和第二线性分类器； 对所述多模态大语言模型的训练包括三个阶段：阶段一为目标任务训练阶段，阶段二为最佳分辨率估计阶段，阶段三为分辨率选择模块训练阶段。

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华南理工大学，其通讯地址为：510641 广东省广州市天河区五山路381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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