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龙图腾网获悉北京赋乐科技有限公司申请的专利用于终端调整的多模态大模型训练方法、装置和设备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：CN121119195B 。

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：202511666825.1，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权用于终端调整的多模态大模型训练方法、装置和设备是由杨骏;卢永强设计研发完成，并于2025-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于终端调整的多模态大模型训练方法、装置和设备在说明书摘要公布了：本公开的实施例公开了用于终端调整的多模态大模型训练方法、装置和设备。该方法的一具体实施方式包括：采用用于行为检测的多模态大模型，根据获取的多模态行为信息集，生成界面组件风险热力图；对多模态行为信息集进行终端操作路径构建，得到异常操作路径；控制目标智能体，得到行为反馈信息集；得到路径场景异常信息；对多模态大模型进行增量模型训练，得到增量训练后的多模态大模型，对移动应用对应的终端进行动态调整；对异常操作路径进行跨模态知识路径推理，得到知识推理后操作路径，以再次执行模型训练步骤。该实施方式可以提升检测效率和检测装置资源利用率，降低检测装置耗电量，提升终端设备安全性。

本发明授权用于终端调整的多模态大模型训练方法、装置和设备在权利要求书中公布了：1.一种用于终端调整的多模态大模型训练方法，包括： 采用用于行为检测的多模态大模型，根据获取的多模态行为信息集，生成界面组件风险热力图； 根据所述界面组件风险热力图，对所述多模态行为信息集进行终端操作路径构建，得到异常操作路径，其中，所述根据所述界面组件风险热力图，对所述多模态行为信息集进行终端操作路径构建，得到异常操作路径，包括： 对所述多模态行为信息集进行权限网络流量异常识别，得到多模态异常行为信息集； 确定所述多模态异常行为信息集的行为异常类型，得到行为异常类型； 根据所述行为异常类型，生成初始异常执行路径集； 根据预设测试路径数据库，对所述初始异常执行路径集进行筛选处理，得到筛选后初始异常执行路径； 根据所述界面组件风险热力图，对所述筛选后初始异常执行路径进行路径调整，得到异常操作路径； 基于异常操作路径和多模态行为信息集，执行以下模型训练步骤： 控制目标智能体，根据异常操作路径，对多模态行为信息集对应的移动应用进行路径执行，得到行为反馈信息集； 将多模态行为信息集和行为反馈信息集输入至路径场景异常识别模型，得到路径场景异常信息； 响应于确定路径场景异常信息满足异常场景条件，对所述多模态大模型进行增量模型训练，得到增量训练后的多模态大模型，以及根据路径场景异常信息，对所述移动应用对应的终端进行动态调整； 响应于确定路径场景异常信息不满足异常场景条件，根据行为反馈信息集和所述多模态大模型，对异常操作路径进行跨模态知识路径推理，得到知识推理后操作路径，作为异常操作路径，以及将行为反馈信息集和多模态行为信息集，确定为多模态行为信息集，以再次执行所述模型训练步骤。

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