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龙图腾网获悉山东大学申请的专利一种基于大模型的多模态交互棋类教学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：CN119896849B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202510042229.X，技术领域涉及：A63F3/02；该发明授权一种基于大模型的多模态交互棋类教学方法及系统是由徐伟锋;杨帆;王文杰;叶思掀;于垟;林上俊;钱佳忠;何佳卿;宣东设计研发完成，并于2025-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大模型的多模态交互棋类教学方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，提供了一种基于语言大模型的多模态交互棋类教学方法及系统，包括：获取棋局图像，并识别出棋局后，结合棋手棋艺水平，通过大语言模型生成棋局描述，并控制语音交互机构反馈棋局描述；基于棋局、教学难度和棋手风格，分析得到学棋者的推荐走法，并控制棋盘打光交互机构、和或语音交互机构反馈推荐走法，以完成学棋者落子；判断是否对弈结束，若未结束，则返回分析机器人下棋位置；若结束，则给出胜出方，并根据每一步棋的落子位置、落子后的棋局、学棋者的情绪状态和胜出方，利用大语言模型，更新学棋者的棋手风格和棋手棋艺水平，并调整学棋者的教学难度。确保每个学棋者都能在适合自己的节奏下提高棋艺。

本发明授权一种基于大模型的多模态交互棋类教学方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于语言大模型的多模态交互棋类教学方法，其特征在于，包括： 获取棋局图像，并识别出围棋棋局后，结合教学难度和学棋者风格，通过大语言模型分析得到机器人下棋位置和走法理由，通过确定的交互模式反馈机器人下棋位置，完成机器人落子，并通过语音交互机构反馈走法理由；获取棋局图像，并识别出围棋棋局后，结合学棋者棋艺水平，通过大语言模型生成棋局描述，并控制语音交互机构反馈棋局描述，并等待学棋者完成落子； 判断是否对弈结束，若未结束，则返回重新获取棋局图像，分析机器人下棋位置；若结束，则给出胜出方，并根据每一步棋的落子位置、落子后的围棋棋局、学棋者的情绪状态和胜出方，利用大语言模型，更新学棋者的学棋者风格和棋艺水平，根据学棋者棋艺水平，确定交互模式；并依据学棋者截至目前胜出率，调整学棋者的教学难度； 所述大语言模型采用模态大语言模型GPT‑4o，通过围棋棋局数据库进行预训练和微调得到；所述预训练采用遮蔽语言模型和下一句预测任务；所述微调是在预训练的基础上，针对应用任务对大语言模型进行微调； 所述教学难度的调整方法为：；其中，是调整后的教学难度，是调整前的教学难度，是学习率，是学棋者截至目前胜出率，是目标胜出率。

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