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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种基于黑盒优化和脆弱性量化的自动思维链提示生成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：CN120336491B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510806024.4，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权一种基于黑盒优化和脆弱性量化的自动思维链提示生成方法是由陈亚当;武文甲;初明澳;郑钰辉设计研发完成，并于2025-06-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于黑盒优化和脆弱性量化的自动思维链提示生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于黑盒优化和脆弱性量化的自动思维链提示生成方法，包括以下步骤：获取未标注训练数据集；通过困难度判断模块筛选高难度问题子集，生成标注数据集；利用大语言模型为标注数据集中每个问题生成多条推理链，保留与正确答案一致的推理链形成示例库；采用方差缩减策略梯度估计器优化推理链选择策略，生成普通风格提示；通过新颖格式提示模块对普通风格提示进行风格多样化处理，生成抗脆弱性的自动思维链提示。

本发明授权一种基于黑盒优化和脆弱性量化的自动思维链提示生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于黑盒优化和脆弱性量化的自动思维链提示生成方法，其特征在于，包括以下步骤： （1）获取未标注训练数据集；通过困难度判断模块筛选高难度问题子集，生成标注数据集；困难度判断模块的操作包括：对大语言模型生成k个答案的预测概率分布计算熵值： ； 其中，表示参数化模型在给定问题时生成特定答案的预测概率；代表语言模型的参数；可调超参数和用于控制概率缩放比例；选取熵值最大的前n个问题作为高难度问题； （2）利用大语言模型为标注数据集中每个问题生成多条推理链，保留与正确答案一致的推理链形成示例库； （3）采用方差缩减策略梯度估计器优化推理链选择策略，生成普通风格提示；方差缩减策略梯度估计器的优化过程包括：定义隐变量服从分类分布；其中，在N个候选示例的概率向量；通过梯度估计公式更新： ； 其中，T表示完整的样本示例集，为第i个示例，是第i个示例被选中的概率；从中独立采样的示例集合；是梯度估计，用于更新；为概率向量的梯度； 表示当前示例集的损失与所有示例集平均损失的差值； 采用投影随机梯度下降更新示例分布： ； 其中，为学习率，I为示例集的规模，为投影计算； （4）通过新颖格式提示模块对普通风格提示进行风格多样化处理，生成抗脆弱性的自动思维链提示。

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南京信息工程大学，其通讯地址为：210044 江苏省南京市江北新区宁六路219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”。