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龍圖騰網(wǎng)獲悉北京星續(xù)科技有限公司申請(qǐng)的專利基于大語言模型的科研輔助系統(tǒng)和方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN118940833B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-05發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202410943811.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06N5/025；該發(fā)明授權(quán)基于大語言模型的科研輔助系統(tǒng)和方法是由胡健鵬;任振川設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-07-15向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于大語言模型的科研輔助系統(tǒng)和方法在說明書摘要公布了：本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于大語言模型的科研輔助系統(tǒng)和方法，系統(tǒng)通過元數(shù)據(jù)層和基礎(chǔ)計(jì)算層為系統(tǒng)提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支持和可用知識(shí)庫支持，通過實(shí)驗(yàn)?zāi)M層和論文生成層為用戶輸入信息提供定制化實(shí)驗(yàn)分析和論文初稿撰寫服務(wù)；并且，在生成論文初稿過程中，基礎(chǔ)計(jì)算層、實(shí)驗(yàn)?zāi)M層和論文生成層根據(jù)原理有效性度量指標(biāo)和效果評(píng)估指標(biāo)對(duì)各自的輸出結(jié)果進(jìn)行迭代反饋，以根據(jù)輸出結(jié)果對(duì)自身使用的模型進(jìn)行微調(diào)。如此，系統(tǒng)基于大語言模型的強(qiáng)大信息處理能力和工具調(diào)用能力，通過四個(gè)功能模塊自下而上，根據(jù)用戶需求與啟發(fā)式策略逐步實(shí)現(xiàn)對(duì)論文的深入探討和嚴(yán)謹(jǐn)推理，得到具有科學(xué)性和真實(shí)性、且符合論文規(guī)范的論文初稿，為科學(xué)研究過程提供高效、準(zhǔn)確的科研輔助。

本發(fā)明授權(quán)基于大語言模型的科研輔助系統(tǒng)和方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于大語言模型的科研輔助系統(tǒng)，其特征在于，包括： 元數(shù)據(jù)層，包括語料庫和工具庫，用于為基礎(chǔ)計(jì)算層和論文生成層提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)； 基礎(chǔ)計(jì)算層，用于基于預(yù)訓(xùn)練語言模型，根據(jù)所述基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)整和梳理，得到可用知識(shí)庫，所述可用知識(shí)庫表征可調(diào)用的知識(shí)元服務(wù)和工具元服務(wù)； 實(shí)驗(yàn)?zāi)M層，用于基于大語言模型，根據(jù)用戶輸入信息和所述可用知識(shí)庫構(gòu)造和模擬實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)生成，得到實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)； 論文生成層，用于基于大語言模型，根據(jù)所述用戶輸入信息、所述基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、所述實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和所述可用知識(shí)庫，生成論文初稿； 在生成論文初稿過程中，所述基礎(chǔ)計(jì)算層、所述實(shí)驗(yàn)?zāi)M層和所述論文生成層根據(jù)原理有效性度量指標(biāo)和效果評(píng)估指標(biāo)對(duì)各自的輸出結(jié)果進(jìn)行迭代反饋，以根據(jù)所述輸出結(jié)果對(duì)自身使用的模型進(jìn)行微調(diào)； 其中，論文生成層具體用于執(zhí)行步驟A1至步驟A6： 步驟A1：根據(jù)所述用戶輸入信息和層次化索引向量數(shù)據(jù)庫，構(gòu)建專有化文獻(xiàn)庫，所述專有化文獻(xiàn)庫是一種粗粒度的參考生成數(shù)據(jù)庫，以基于該粗粒度的參考生成數(shù)據(jù)庫快速得到論文摘要、關(guān)鍵詞和論文提綱； 步驟A2：根據(jù)所述專有化文獻(xiàn)庫生成論文摘要和關(guān)鍵詞，并根據(jù)所述論文摘要和所述關(guān)鍵詞生成論文提綱，包括：根據(jù)所述論文摘要和所述關(guān)鍵詞，從所述專有化文獻(xiàn)庫中隨機(jī)檢索多個(gè)學(xué)習(xí)文獻(xiàn)，所述多個(gè)學(xué)習(xí)文獻(xiàn)是與用戶研究相關(guān)的文獻(xiàn)；對(duì)所述多個(gè)學(xué)習(xí)文獻(xiàn)的論文邏輯進(jìn)行梳理，得到多個(gè)初始論文大綱；根據(jù)所述多個(gè)初始論文大綱和領(lǐng)域化參考資料進(jìn)行模仿學(xué)習(xí)，得到論文提綱，所述領(lǐng)域化參考資料是用戶提供的參考文獻(xiàn)； 步驟A3：將所述論文摘要、所述關(guān)鍵詞和所述論文提綱發(fā)送給用戶，以使用戶對(duì)所述論文摘要、所述關(guān)鍵詞和所述論文提綱進(jìn)行修改，得到更加符合用戶需求的修改論文摘要、修改關(guān)鍵詞和修改論文提綱； 步驟A4：根據(jù)所述修改論文摘要、所述修改關(guān)鍵詞和所述修改論文提綱，創(chuàng)建細(xì)粒度的在線參考文獻(xiàn)庫，該在線參考文獻(xiàn)庫與用戶的研究領(lǐng)域的相關(guān)性更強(qiáng)； 步驟A5：根據(jù)所述在線參考文獻(xiàn)庫，生成英文摘要； 步驟A6：基于隨機(jī)化論文段落生成策略，根據(jù)所述英文摘要、所述可用知識(shí)庫和所述實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行并行化論文生成，得到論文初稿，所述隨機(jī)化論文段落生成策略用于保證論文初稿的不同章節(jié)段落內(nèi)容更具有多樣性； 所述步驟A6包括：在所述論文初稿的字?jǐn)?shù)大于第二字?jǐn)?shù)的情況下，所述論文初稿包括一級(jí)標(biāo)題、二級(jí)標(biāo)題和三級(jí)標(biāo)題，執(zhí)行第三段落生成策略，所述第三段落生成策略在每個(gè)二級(jí)標(biāo)題或每個(gè)三級(jí)標(biāo)題隨機(jī)調(diào)用多次所述大語言模型基本單元，生成每個(gè)二級(jí)標(biāo)題或每個(gè)三級(jí)標(biāo)題對(duì)應(yīng)的多段內(nèi)容，具體包括步驟C1至步驟C3： 步驟C1：對(duì)每個(gè)標(biāo)題的內(nèi)容進(jìn)行分段規(guī)劃，得到各個(gè)段落的中心，所述標(biāo)題包括二級(jí)標(biāo)題和三級(jí)標(biāo)題，其中，通過對(duì)每個(gè)標(biāo)題的內(nèi)容進(jìn)行分段規(guī)劃，得到每個(gè)段落的中心，以使不同段落之間具有關(guān)聯(lián)性且內(nèi)容不重復(fù)； 步驟C2：調(diào)用所述大語言模型基本單元，根據(jù)第一個(gè)段落的中心生成第一段內(nèi)容，其中，針對(duì)每個(gè)標(biāo)題中的第一段內(nèi)容，都是直接基于第一段落的中心，得到相應(yīng)的段落內(nèi)容； 步驟C3：依次調(diào)用所述大語言模型基本單元，根據(jù)前一段內(nèi)容和下一個(gè)段落的中心，生成下一段內(nèi)容，直至生成當(dāng)前標(biāo)題下的所有段落內(nèi)容；其中，針對(duì)每個(gè)標(biāo)題中的第一段內(nèi)容的后續(xù)的每段內(nèi)容，不僅要考慮自身的中心，還在前一段內(nèi)容的基礎(chǔ)上生成相應(yīng)的段落內(nèi)容，從而使得相鄰段落內(nèi)容之間具有更好的銜接關(guān)系。

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