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龙图腾网恭喜中国科学技术大学申请的专利MTU数据解耦合成与模型训练方法、系统、设备及介质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：CN119832579B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202510311103.8，技术领域涉及：G06V30/412；该发明授权MTU数据解耦合成与模型训练方法、系统、设备及介质是由谢洪涛;张勇东;周棒棒;王裕鑫设计研发完成，并于2025-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本MTU数据解耦合成与模型训练方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种MTU数据解耦合成与模型训练方法、系统、设备及介质，它们是相互对应的方案，方案中：MTU数据合成过程被解耦为表格图像渲染和表格问答对生成两个独立步骤，可以结合收集到的表格数据合成准确的MTU数据，具有成本低、效率高、鲁棒性高的优点，并且，生成的问答对更准确、更连贯，幻觉也明显减少；在此基础上，用于训练MTU模型，可以大大幅度提升多模态表格理解的性能，通过实验表明，本发明使用合成的MTU数据来训练MTU模型，在多个测试集上都取得了最先进的表现，证明了本发明的有效性和泛化性。

本发明授权MTU数据解耦合成与模型训练方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种MTU模型训练方法，其特征在于，包括： 构建MTU模型，包括：混合多分辨率视觉编码器、投影层和第二大语言模型； 利用MTU数据解耦合成方法生成MTU数据，并对所述MTU模型进行训练，MTU数据包括每一表格数据对应的表格图像、问题与答案；训练步骤包括：对于每一MTU数据，将表格图像的分辨率分别进行分辨率提升与下降操作，获得的图像称为高分辨率图像与低分辨率图像；混合多分辨率视觉编码器从所述高分辨率图像中的文本区域提取局部特征，从所述低分辨率图像中提取单元格之间的空间上下文关系，获得全局特征，并将局部特征与全局特征融合，获得混合分辨率视觉特征；投影层将所述混合分辨率视觉特征转换至第二大语言模型的嵌入空间，输出转换后的视觉特征；第二大语言模型根据转换后的视觉特征以及MTU数据中对应的问题，输出答案；结合第二大语言模型输出的答案与MTU数据中包含的答案构建损失函数，利用所述损失函数优化所述MTU模型。

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