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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种基于大语言模型的科研辅助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：CN119202331B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411372052.1，技术领域涉及：G06F16/9032；该发明授权一种基于大语言模型的科研辅助方法是由黄雷;汪俊辰;冯屹芃;刘博洋;潘东好;滕庚设计研发完成，并于2024-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大语言模型的科研辅助方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大语言模型的科研辅助方法，属于人工智能领域；具体包括，首先，搭建包括核心控制模块，工具调用模块和多模态输入模块的科研辅助系统；用户登录设置初始参数；然后，核心控制模块接收输入指令YI，开始第1轮的任务执行，得到任务规划YT1；并进一步得到任务执行记录Y*，结合历史信息YH，生成决策动作YA1，传递到工具调用模块后，得到动作执行结果YO1传回。最后，判断输入指令YI的第1轮任务执行是否完成，如果是，生成最终输出YF，等待新的用户输入；否则，调用大语言模型Fθ生成第2轮的任务规划，开始下一轮任务执行循环，直至n轮结束。本发明为科研人员阅读文献、搜索文献以及获取科研动态等提供更加便捷的支持。

本发明授权一种基于大语言模型的科研辅助方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的科研辅助方法，其特征在于，具体步骤如下： 步骤一、搭建包括核心控制模块，工具调用模块和多模态输入模块的科研辅助系统； 步骤二、用户登录系统页面后，初始设置大语言模型参数和工具调用模块的参数； 大语言模型的参数包括模型ID、模型API-KEY、模型BaseURL以及模型的温度； 工具模块的参数包括可使用的工具和每个工具的初始化参数 其中，Σ是该工具所有初始化参数的集合，σi代表不同的初始化参数，NΣ是工具所需初始化参数的总数； 步骤三、核心控制模块接收用户的输入指令YI，开始当前第1轮的任务执行，得到任务规划YT1； 1、对于输入指令为自然语言，核心控制模块调用大语言模型Fθ，根据历史信息YH和用户输入指令YI生成当前第1轮的任务规划YT1＝FθYI,YH； 具体方法为：给定输入序列文字Yin，输出文本序列Yout满足： 其中输入序列文字Yin为YI,YH，输出文本序列Yout为任务规划YTn，Y是某一可能的输出文字序列，yi是输出文字序列Y的第i个词元；pY|Yin是在给定Yin的情况下模型生成文字序列Y的概率； 2、对于输入指令为语音，核心控制模块调用API将其转化为文字，得到输入序列文字Yin，即可采用自然语言计算的输出文本序列Yout； 3、对于输入指令为图像，核心控制模块调用大语言模型Fθ生成任务规划YT1；具体方法为：给定图像输入和文字输入序列经过视觉编码器和连接器Pφ将图像和文本模态对齐，其输出文本序列Yout满足： 其中，用户输入YI为图像历史信息YH为文字 步骤四、核心控制模块利用任务规划YT1得到任务执行记录Y*，并结合历史信息YH，生成第1轮的决策动作YA1，将其传递到具体的工具调用模块； 核心控制模块调用大语言模型Fθ生成概率最大的决策动作YA1： YA1＝FθY*,YH 初始执行记录Y*取值为Y*＝YI,YT1； 步骤五、工具调用模块执行工具调用指令YA1，得到动作执行结果YO1传递回核心控制模块； 第1轮任务执行循环的工具调用模块TAn包含初始化参数和运行参数 Λn代表该工具所有运行参数的集合，代表不同的运行参数，代表该工具所需运行参数的总数； 工具调用模块生成工具调用结果的过程为：工具调用模块TAn从决策动作YA1中抽取运行参数Λn，生成工具调用结果YO1，即YO1＝TAnΣn,Λn，并返回核心控制模块； 步骤六、根据动作执行结果YO1判断输入指令YI的当前第1轮任务执行是否完成，如果是，生成最终输出YF，等待新的用户输入，返回步骤三；否则，调用大语言模型Fθ生成第2轮的任务规划，返回步骤四开始下一轮任务执行循环； 下一轮任务规划为YT2＝FθY*,YH；依次类推，当生成第n+1轮任务的执行记录Y*中包含前n轮任务执行循环中的所有内容，即 Y*＝YI,YT1,YA1,YO1,YT2,YA2,YO2,…,YTn,YAn,YOn 第n轮的任务规划为YTn，记第n轮的动作执行结果为YOn，决策动作YAn即为工具调用指令； 当任务已经执行完成，根据当次执行记录Y*和历史信息YH生成最终输出YF，即YF＝FθY*,YH，并将其作为执行结果整理后反馈给用户；同时，使用当次执行记录更新历史信息，即YH←YH,Y*。

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