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龍圖騰網(wǎng)獲悉四川蓉城蕾茗科技有限公司申請(qǐng)的專利一種智能AI場(chǎng)景模擬訓(xùn)練方法、系統(tǒng)、裝置及介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120067273B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-16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：202510504160.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/3329；該發(fā)明授權(quán)一種智能AI場(chǎng)景模擬訓(xùn)練方法、系統(tǒng)、裝置及介質(zhì)是由梁鵬設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-04-22向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種智能AI場(chǎng)景模擬訓(xùn)練方法、系統(tǒng)、裝置及介質(zhì)在說明書摘要公布了：本說明書實(shí)施例提供一種智能AI場(chǎng)景模擬訓(xùn)練方法、系統(tǒng)、裝置及介質(zhì)，該方法包括調(diào)取目標(biāo)培訓(xùn)數(shù)據(jù)，生成目標(biāo)培訓(xùn)庫(kù)；響應(yīng)于目標(biāo)用戶基于目標(biāo)培訓(xùn)庫(kù)中的目標(biāo)培訓(xùn)數(shù)據(jù)進(jìn)行培訓(xùn)，培訓(xùn)包括多輪對(duì)話，對(duì)于每一輪對(duì)話：獲取目標(biāo)用戶的輪次對(duì)話信息；基于輪次培訓(xùn)數(shù)據(jù)以及輪次對(duì)話信息，生成輪次對(duì)話信息對(duì)應(yīng)的質(zhì)量數(shù)據(jù)；基于輪次對(duì)話信息，生成多個(gè)候選培訓(xùn)數(shù)據(jù)；基于多個(gè)候選培訓(xùn)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的難度數(shù)據(jù)和質(zhì)量數(shù)據(jù)，確定下一輪對(duì)話的輪次培訓(xùn)數(shù)據(jù)；將下一輪對(duì)話的輪次培訓(xùn)數(shù)據(jù)以及質(zhì)量數(shù)據(jù)發(fā)送至用戶終端。本說明書可以提供更加直觀和有效的培訓(xùn)體驗(yàn)，能夠?qū)ε嘤?xùn)結(jié)果進(jìn)行有效監(jiān)控及統(tǒng)計(jì)分析，實(shí)時(shí)反饋和評(píng)價(jià)，提高培訓(xùn)的效率和質(zhì)量。

本發(fā)明授權(quán)一種智能AI場(chǎng)景模擬訓(xùn)練方法、系統(tǒng)、裝置及介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種智能AI場(chǎng)景模擬訓(xùn)練方法，其特征在于，所述方法由處理器執(zhí)行，所述方法包括： 調(diào)取目標(biāo)培訓(xùn)數(shù)據(jù)，生成目標(biāo)培訓(xùn)庫(kù)； 響應(yīng)于目標(biāo)用戶基于所述目標(biāo)培訓(xùn)庫(kù)中的目標(biāo)培訓(xùn)數(shù)據(jù)進(jìn)行培訓(xùn)，所述目標(biāo)培訓(xùn)數(shù)據(jù)包括目標(biāo)應(yīng)用場(chǎng)景和模擬對(duì)話信息，所述模擬對(duì)話信息基于所述目標(biāo)用戶的歷史培訓(xùn)數(shù)據(jù)和歷史質(zhì)量數(shù)據(jù)確定，所述培訓(xùn)包括多輪對(duì)話，對(duì)于每一輪對(duì)話： 獲取所述目標(biāo)用戶的輪次對(duì)話信息，所述輪次對(duì)話信息對(duì)應(yīng)于輪次培訓(xùn)數(shù)據(jù)，所述輪次培訓(xùn)數(shù)據(jù)為本輪對(duì)話使用的培訓(xùn)數(shù)據(jù)，所述輪次對(duì)話信息包括多個(gè)對(duì)話子數(shù)據(jù)以及多個(gè)對(duì)話子特征； 對(duì)于所述多個(gè)對(duì)話子數(shù)據(jù)中的單個(gè)對(duì)話子數(shù)據(jù)，基于所述對(duì)話子數(shù)據(jù)、所述對(duì)話子數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的對(duì)話子特征、所述目標(biāo)應(yīng)用場(chǎng)景、所述模擬對(duì)話信息以及所述對(duì)話子數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的目標(biāo)培訓(xùn)數(shù)據(jù)，通過質(zhì)量評(píng)估模型生成所述對(duì)話子數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的子質(zhì)量數(shù)據(jù)，所述質(zhì)量評(píng)估模型為機(jī)器學(xué)習(xí)模型； 基于所述多個(gè)對(duì)話子數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的多個(gè)所述子質(zhì)量數(shù)據(jù)，確定所述輪次對(duì)話信息對(duì)應(yīng)的質(zhì)量數(shù)據(jù)； 基于多個(gè)所述質(zhì)量數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的變化特征和所述輪次培訓(xùn)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的難度數(shù)據(jù)，確定標(biāo)準(zhǔn)難度數(shù)據(jù)； 基于所述標(biāo)準(zhǔn)難度數(shù)據(jù)和所述輪次對(duì)話信息，生成多個(gè)候選培訓(xùn)數(shù)據(jù)； 基于所述多個(gè)候選培訓(xùn)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的難度數(shù)據(jù)和所述質(zhì)量數(shù)據(jù)，確定下一輪對(duì)話的輪次培訓(xùn)數(shù)據(jù)； 將所述下一輪對(duì)話的輪次培訓(xùn)數(shù)據(jù)以及所述質(zhì)量數(shù)據(jù)發(fā)送至用戶終端。

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