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龙图腾网获悉中国电子科技集团公司第十五研究所申请的专利面向异构任务迁移的多模态大模型协同优化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：CN120373415B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510854571.X，技术领域涉及：G06N3/096；该发明授权面向异构任务迁移的多模态大模型协同优化方法是由臧义华;郭阳;吴亚非;李小娟设计研发完成，并于2025-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向异构任务迁移的多模态大模型协同优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了面向异构任务迁移的多模态大模型协同优化方法，具体涉及模拟对抗领域，用于解决异构任务迁移中多模态大模型因感知维度骤减导致的决策效率和任务执行可靠性下降问题，是通过全链路串联的跨模态补全、映射校正、层级调谐、梯度重权与快速适配五环闭环依时驱动，构建自洽信息流、决策流、奖励流三重高频反馈机理；多源观测经隐向量池贯通后，触发边界实时映射至目标域，动作优势随环境演化自校；梯度一致性约束将折返与耗散误差锚定于收敛域内，奖励信号经缓冲调度催化经验子任务簇高优激活并维持活性；全局协同使迁移初段即生成平滑路径，迂回距离与能耗峰值显著收敛，异构任务迁移效率、决策可靠性及长期鲁棒性同步跃升。

本发明授权面向异构任务迁移的多模态大模型协同优化方法在权利要求书中公布了：1.面向异构任务迁移的多模态大模型协同优化方法，其特征在于，包括步骤： S1：在仅含雷达与通信遥测的数据流入口注入跨模特征自回归补全器，融合重建的光电与惯导缺口特征与原始观测序列后写入统一的隐向量池； S2：利用隐向量池驱动双映射重定位器，实时比对源任务分层策略触发特征，重绘远离威胁与趋向目标子任务触发边界并输出映射校正矩阵； 步骤S2包括以下内容： 从隐向量池中提取当前时刻的隐向量；利用双映射重定位器，通过计算隐向量与源任务中远离威胁子任务触发特征向量的特征方向一致性和特征幅值差异，生成远离威胁子任务的映射值；通过计算隐向量与源任务中趋向目标子任务触发特征向量的特征方向一致性和特征幅值差异，生成趋向目标子任务的映射值；根据远离威胁子任务的映射值与预设阈值比较，确定是否触发远离威胁子任务； 根据趋向目标子任务的映射值与预设阈值比较，确定是否触发趋向目标子任务；通过优化计算生成远离威胁子任务的校正子矩阵，使校正后的远离威胁子任务触发特征向量与隐向量的差异最小；通过优化计算生成趋向目标子任务的校正子矩阵，使校正后的趋向目标子任务触发特征向量与隐向量的差异最小；将远离威胁子任务的校正子矩阵和趋向目标子任务的校正子矩阵组合成映射校正矩阵； S3：依映射校正矩阵运行层级权重调谐器，重新分配动作优势并生成校正后的动作概率流，将其与隐藏状态一并送入一致性约束器； S4：一致性约束器依据跨域梯度折返度与分布间距耗散率计算拟合偏向系数，随后重新加权动作概率流，并将拟合偏向系数与调整后奖励流封装为收敛信令包写入元策略缓冲区； S5：元策略缓冲区检测调整后奖励流达到稀疏阈值时激活快速适配调度器，按拟合偏向系数排序启用保留源经验权重的子任务簇并推送至执行器队列，完成迁移场景下路径重塑与安全余量恢复。

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中国电子科技集团公司第十五研究所，其通讯地址为：100101 北京市海淀区北四环中路211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”。