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龙图腾网获悉图霸(北京)科技有限公司申请的专利基于多源异构数据的大模型数据融合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：CN120470520B 。

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：202510518863.6，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于多源异构数据的大模型数据融合方法及系统是由李长升;李博扬设计研发完成，并于2025-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源异构数据的大模型数据融合方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数据融合技术领域，具体为基于多源异构数据的大模型数据融合方法及系统，包括多模态因果解耦模块、动态子空间路由模块、异构元学习适配模块、稀疏激活门控模块、反事实混淆池化模块、小样本矛盾消解模块、多模态记忆库模块和模块化参数隔离模块；本发明突破传统方法对显式对齐信号的依赖，引入的元学习机制与微分拓扑约束，实现梯度空间的多源噪声分离及参数激活的物理隔离，克服静态融合的维度耦合缺陷，系统化的模块化设计将矛盾仲裁、反事实矫正与硬件级隔离无缝整合，在动态维持多源数据互补性的同时，精准抑制偏见传播与长尾冲突的级联扩散，形成从数据表征到计算硬件的全链路融合控制能力。

本发明授权基于多源异构数据的大模型数据融合方法及系统在权利要求书中公布了：1.大模型数据融合方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.对多源异构数据施加结构化干预，构建跨模态因果图，定义干预过程，通过二阶导数量化模态间因果关系强度，识别隐蔽偏见在多模态间的叠加路径； S2.基于步骤S1的因果强度矩阵，采用改进的对抗多臂赌博机选择子空间，动态选择与当前数据分布最匹配且梯度更新稳定的子空间，阻断长尾样本错误标注引发的分布漂移； S3.对选定子空间数据执行梯度隐变量分解，通过比较样本梯度与邻域平均梯度的差异，并结合隐变量分布偏离程度，剔除因多源偏见叠加产生的异常梯度分量； S4.基于步骤S3的净化梯度，施加微分拓扑约束的稀疏激活，利用微分几何性质识别高曲率参数，仅允许低曲率区域参数参与更新，实现物理层面的偏见隔离； S5.生成组合反事实样本并重构注意力机制，将传统Softmax拆分为真实－反事实双路竞争，迫使模型在注意力层显式区分偏见组合特征，抑制原始数据中性别－场景的虚假关联； S6.对长尾冲突标注进行隐式仲裁，通过联合优化特征空间对齐与分布匹配，解决小样本标注冲突中的多数压制问题； S7.动态更新记忆库并强化关键样本，通过卷积操作捕捉偏见模式的时序演变规律； S8.最终对参数进行谱聚类隔离，识别参数空间中与偏见传播强相关的簇，并通过修改CUDA内核实现显存物理隔离。

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