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龙图腾网恭喜工业云制造(四川)创新中心有限公司申请的专利基于多模态大模型认知智能驱动的小模型自动化训练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：CN119903442B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202510400017.4，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权基于多模态大模型认知智能驱动的小模型自动化训练方法是由曾鸣;黄小予;钟晓庆;董祺;陈琳;闻方平;詹朋;刘炳文;刘俊锴设计研发完成，并于2025-04-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态大模型认知智能驱动的小模型自动化训练方法在说明书摘要公布了：本发明涉及模型自动化训练技术领域，公开了一种基于多模态大模型认知智能驱动的小模型自动化训练方法，通过获取目标时段接收的每个训练样本生成任务和每个模型驱动端的任务执行状态，判断模型驱动群组是否满足执行独占样本标注策略的期限要求，选择独占样本标注策略或共享样本标注策略执行针对每个训练样本生成任务中全部多模态训练数据的分配与自动标注动作，将自动标注获得的训练样本集发送至模型应用端进行针对相应检测场景的小模型训练。由此，通过对训练样本生成任务进行选择性的标注图像比例共享，建立模型应用端与模型驱动端的双重行为判定体系，减轻任务处理量的同时，尽可能降低对标注数据质量与训练模型识别准确性带来的影响。

本发明授权基于多模态大模型认知智能驱动的小模型自动化训练方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态大模型认知智能驱动的小模型自动化训练方法，其特征在于，用于模型自动化训练系统，所述模型自动化训练系统包括具有若干个模型驱动端的模型驱动群组、具有若干个模型应用端的模型应用群组和标注任务分配服务器，所述方法包括以下步骤：S1：标注任务分配服务器接收每个模型应用端在目标时段发送的训练样本生成任务和每个模型驱动端发送的任务执行状态；其中，训练样本生成任务包括标注任务期限关联信息与若干个检测场景特征；S2：标注任务分配服务器根据任务执行状态和标注任务期限关联信息，判断模型驱动群组是否满足执行独占样本标注策略的期限要求；S3：若是，标注任务分配服务器根据独占样本标注策略，将训练样本生成任务分发到对应的模型驱动端，利用模型驱动端部署的大模型执行多模态训练数据的自动标注动作；S4：若否，标注任务分配服务器基于若干个检测场景特征，将训练样本生成任务划分为若干个泛用等级类别，基于每个训练样本生成任务的泛用等级，生成训练样本生成任务针对关联泛用等级的共享样本标注策略，并将训练样本生成任务分发到对应的模型驱动端，利用模型驱动端部署的大模型执行多模态训练数据的自动标注动作；S5：每个模型驱动端将执行多模态训练数据的自动标注动作后获得的训练样本集发送到训练样本生成任务对应的模型应用端，驱使模型应用端利用训练样本集进行终端类别识别模型与终端行为识别模型的训练与部署；S6：每个模型应用端利用部署的终端类别识别模型与终端行为识别模型执行所属检测场景下目标场景图像的场景目标类别识别和场景目标行为识别，判断场景目标的行为是否为禁止行为；S7：若是，将目标场景图像发送至模型驱动群组的验证模型驱动端，利用验证模型驱动端部署的大模型执行禁止行为判断验证。

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