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龙图腾网获悉华中师范大学申请的专利一种融合记忆与迭代优化的大语言模型答案推理方法和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：CN119918654B 。

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：202411755683.1，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权一种融合记忆与迭代优化的大语言模型答案推理方法和系统是由魏艳涛;董银锋;徐琦;崔咚咚设计研发完成，并于2024-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合记忆与迭代优化的大语言模型答案推理方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合记忆与迭代优化的大语言模型答案推理方法和系统。首先，本发明通过答案验证模块，对子问题的答案生成自然语言形式的反馈信息，避免模型在某一步骤出现错误后，接下来的推理步骤全部偏离正确推理路径。其次，本发明通过子问题验证模块，对思维链推理中生成的子问题进行验证剪枝，避免不相关的子问题的信息对模型进行干扰。最后，本发明通过对反馈信息的利用，迭代优化模型的输出，模拟人类的自我反思和修正过程，避免大语言模型在同一推理步骤种产生相同的错误。本发明不对大语言模型本身进行微调，节省了微调大语言模型所需要的资源，提高了大语言模型在推理方面的性能。

本发明授权一种融合记忆与迭代优化的大语言模型答案推理方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种融合记忆与迭代优化的大语言模型答案推理方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1，输入问题Q，初始化已知信息K为空； 步骤S2，使用大语言模型，根据已知信息K和问题Q，生成与问题Q相关的M个子问题集； 步骤S3，对于每个子问题，使用子问题验证模块，验证生成的中间问题与问题Q的相关性； 步骤S3具体包含以下子步骤： S31，使用子问题验证模块VQ对子问题集S进行检查，生成反馈信息f，f包含子问题与问题Q的相关度； S32，将相关度较高的子问题添加到相关子问题集SA中； S33，若SA中子问题的数量小于LS个，将反馈信息f、已知信息K和问题Q输入到大模型模型中生成新的子问题，并使用子问题验证模块VQ检查，直至SA中子问题的数量至少为LS个； 步骤S4，若子问题与问题Q相关，使用答案验证模块生成通过验证的子问题的答案； 步骤S4具体包含以下子步骤： S41，设计外部组件A辅助大语言模型解答问题； S42，设计提示PA，用于提示大语言模型生成相关子问题集SA中所有子问题{q1,q2,q3...ql}的输出{o1,o2,o3...ol}＝MPA,I,F,qi，l为超参数，表示子问题集的大小上限；提示PA包含外部组件提供的信息I、反馈信息F和子问题qi； S43，使用答案验证模块VA对{o1,o2,o3...ol}进行检查，生成反馈信息fa＝{f1,f2,f3...fl}＝MPVA,SA,o1,o2,o3...ol，其中PVA是用于提升检查速度； S44，若fi表示通过检查，将oi作为子问题qi的答案； S45，若fi表示oi未通过检查，将fi加入PA中重新生成输出，重新生成oi； 步骤S5，将子问题和子问题对应的答案加入已知信息中，形成新的已知信息K，判断根据K是否能得到问题Q的答案，若能得到答案，则输出答案，否则重复步骤S2、S3、S4和S5，直至大语言模型输出问题Q的答案。

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