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龙图腾网获悉山东浪潮科学研究院有限公司申请的专利一种改进的上下文感知自适应对比解码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：CN119293204B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202411291133.9，技术领域涉及：G06F16/334；该发明授权一种改进的上下文感知自适应对比解码方法是由张其来;张吉臣;段强;李锐;魏子重;姜凯设计研发完成，并于2024-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种改进的上下文感知自适应对比解码方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种改进的上下文感知自适应对比解码方法，涉及人工智能技术领域；包括：针对检索增强生成RAG框架获得的相关检索内容，利用DC‑ACD方法对相关检索内容进行动态上下文权重的自适应对比解码管理：步骤1：建立上下文语义相关性的动态权重计算模型，通过语义相关性的动态权重计算模型确保语义相似度更高的检索内容上下文分配更高权重；步骤2：进行多文档融合，步骤3：评估上下文质量，步骤4：根据是否依赖智能语言模型的先验知识和或上下文信息计算Token级别的动态权重，步骤5：分析最终的解码概率分布：综合各部分权重比例，获得最终的解码概率分布。

本发明授权一种改进的上下文感知自适应对比解码方法在权利要求书中公布了：1.一种改进的上下文感知自适应对比解码方法，其特征是包括： 针对检索增强生成RAG框架获得的相关检索内容，利用DC-ACD方法对相关检索内容进行动态上下文权重的自适应对比解码管理： 步骤1：建立上下文语义相关性的动态权重计算模型，通过语义相关性的动态权重计算模型确保语义相似度更高的检索内容上下文分配更高权重，其中建立上下文语义相关性的动态权重计算模型，公式如下： αDC-ACDt＝λ·αACDt+1-λ·simq,c 其中：αDC-ACDt表示t时刻的动态权重，λ·αACDt为原ACD方法在t时刻计算的权重，simq,c代表问题q与上下文c的语义相似度，λ是通过验证集调优的平衡因子； 步骤2：进行多文档融合：利用相关检索内容的前k个文档根据相关性分数进行多文档融合，结合多文档信息后能够弥补不完整信息的上下文， 步骤3：评估上下文质量：引入上下文质量评估网络评估检索内容上下文质量，使质量较高的上下文获得了更大的权重，其中利用公式： αDC-ACDt＝αDC-ACDt·σSc 评估上下文质量，Sc为双层前馈网络： Sc＝W2·ReLUW1·c+b1+b2，其中W1，W2，b1，b2是 可学习的参数，网络的输入c是上下文的词向量平均值或使用预训练模型得到的向量表示，网络的输出qscore＝Sc经过sigmoid函数σ映射到0,1区间； 步骤4：根据是否依赖智能语言模型的先验知识和或上下文信息计算Token级别的动态权重， 步骤5：分析最终的解码概率分布：综合各部分权重比例，获得最终的解码概率分布，其中利用公式： 获得最终的解码概率分布，其中zt是原始智能语言模型的logit输出，代表模型基于参数知识的预测，αtokent是token级别的动态权重，αDC-ACDt是动态计算的上下文权重，是融合后的上下文logit，表示上下文信息相对于智能语言模型先验知识的额外贡献。

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