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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利多模态通用推理方法、装置、设备及介质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：CN121168673B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202511709342.5，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权多模态通用推理方法、装置、设备及介质是由杨熠;陈为;谭鑫程;朱闽峰设计研发完成，并于2025-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本多模态通用推理方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多模态通用推理方法、装置、设备及介质，该方法包括：根据预设的第一数据集和数据集构建策略构建得到伪图像推理思维链数据集；利用伪图像推理思维链数据集和预设的大模型微调框架对预设的基准视觉语言模型进行监督微调训练，得到初始多模态推理模型；利用预设的第二数据集、奖励规则和群体相对策略优化算法对初始多模态推理模型进行强化学习训练，得到目标多模态推理模型；若接收到客户端发送的多模态问题信息，则将多模态问题信息输入至目标多模态推理模型，得到对应的推理思维链。本发明通过赋能基准视觉语言模型深度推理能力，提升了模型在多模态推理任务中的复杂逻辑推理和泛化能力，满足复杂推理任务的可解释性和准确性。

本发明授权多模态通用推理方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种多模态通用推理方法，其特征在于，应用于推理服务器，所述推理服务器与客户端建立通信连接以实现数据信息的传输；所述方法包括： 根据预设的第一数据集和数据集构建策略构建得到伪图像推理思维链数据集； 利用所述伪图像推理思维链数据集和预设的大模型微调框架对预设的基准视觉语言模型进行监督微调训练，得到初始多模态推理模型； 利用预设的第二数据集、奖励规则和群体相对策略优化算法对所述初始多模态推理模型进行强化学习训练，得到目标多模态推理模型； 若接收到所述客户端发送的多模态问题信息，则将所述多模态问题信息输入至所述目标多模态推理模型，得到与所述多模态问题信息对应的推理思维链； 所述根据预设的第一数据集和数据集构建策略构建得到伪图像推理思维链数据集，包括： 获取所述第一数据集；其中，所述第一数据集包括若干第一数据子集，每个第一数据子集中的每条第一数据均包括对应的问题信息和正确答案信息，所述问题信息包括对应的问题文本信息和问题图像； 对于每个第一数据子集中的每条第一数据，利用所述数据集构建策略中的数据模态转换模块将所述第一数据中的问题图像转换为对应的形式化语言信息；其中，所述数据模态转换模块包括预训练的多模态语言模型、目标检测模型和文字识别模型； 将所述第一数据中的问题文本信息和所述形式化语言信息组成新问题信息； 将所述新问题信息和预设的思维链生成提示词输入至所述数据集构建策略中预训练的文本推理模型，得到第一思维链； 根据所述数据集构建策略中的角色扮演策略对所述第一思维链进行调整，得到第二思维链； 根据所述第一数据中的正确答案信息和所述数据集构建策略中的回答过滤规则对所述第二思维链进行过滤判断，得到过滤判断结果； 若确定所述过滤判断结果为回答有效结果，则将所述第一数据中的问题信息和所述第二思维链组成伪图像推理思维链数据，并存储至预设的数据库； 将所述数据库中所存储的伪图像推理思维链数据组成所述伪图像推理思维链数据集。

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