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龙图腾网获悉北京师范大学申请的专利基于多模态大模型与目标检测的开放式问题自动评分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：CN120635927B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202510731207.4，技术领域涉及：G06V30/412；该发明授权基于多模态大模型与目标检测的开放式问题自动评分方法及系统是由尹乾;唐聪;杨子孚;蒋金鹏;刘宇昂;李舒乐;杨栋;郑新设计研发完成，并于2025-06-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态大模型与目标检测的开放式问题自动评分方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态大模型与目标检测的开放式问题自动评分方法及系统，包括：获取包含开放式问题答案的试卷图片，并利用多模态大语言模型进行端到端评分；利用基于DETR的目标检测器对试卷图片进行处理，提取关键文本信息并生成对应的imagetoken序列；将imagetoken序列与关键文本信息输入到多模态大语言模型中，通过跨模态注意力机制进行模态融合，得到融合后的表示；利用强化学习优化的提示模型生成提示词，并将提示词与融合后的表示结合，输入到评分模型中，得到评分结果。本发明能够显著提升开放式问题自动评分的准确性和效率。

本发明授权基于多模态大模型与目标检测的开放式问题自动评分方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态大模型与目标检测的开放式问题自动评分方法，其特征在于，包括： 获取包含开放式问题答案的试卷图片，并利用多模态大语言模型进行端到端评分； 利用基于DETR的目标检测器对所述试卷图片进行处理，提取关键文本信息并生成对应的imagetoken序列； 将所述imagetoken序列与关键文本信息输入到多模态大语言模型中，通过跨模态注意力机制进行模态融合，得到融合后的表示； 利用强化学习优化的提示模型生成提示词，并将所述提示词与融合后的表示结合，输入到评分模型中，得到评分结果； 利用强化学习优化的提示模型生成提示词的过程包括： 设计提示优化模型和评分模型两个不共享参数的生成模型，并分别进行模型训练；其中，所述提示优化模型用于生成离散提示词，所述评分模型用于基于提示词对输入数据进行评分；所述提示优化模型和评分模型直接连接或经过若干层神经网络变换后连接； 在训练所述提示优化模型时，冻结评分模型的参数，将所述提示优化模型生成的提示词与输入拼接后输入到评分模型进行评估，模型输出和标签的误差生成Reward信息回传给提示优化模型； 在训练所述评分模型时，冻结提示优化模型的参数，将提示优化模型生成的提示词与输入拼接后输入到评分模型进行评估，模型输出和标签的误差反向传播到评分模型中以优化评分模型的参数。

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