合肥工業大學時增林獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉合肥工業大學申請的專利一種基于可分離混合低秩適應的持續視覺指令微調方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120219926B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510288601.5，技術領域涉及：G06V10/96；該發明授權一種基于可分離混合低秩適應的持續視覺指令微調方法是由時增林;王子奇;車暢設計研發完成，并于2025-03-11向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種基于可分離混合低秩適應的持續視覺指令微調方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于可分離混合低秩適應的持續視覺指令微調方法，涉及模型深度學習和持續學習技術領域；S1、創建預訓練模型；S2、將持續視覺指令微調數據集序列輸入至預訓練模型；S3、根據持續視覺指令微調數據集選擇合適的低秩適應矩陣并進行微調；S4、利用可分離路由技術獲取S3的視覺理解路由選擇和指令跟隨路由選擇；S5、通過S4的分離路由結果與其相對應的適應性矩陣進行加權運算得到兩個相對應的輸出；S6、利用自適應融合技術得到該低秩適應模塊最終的輸出；本發明采用上述一種基于可分離混合低秩適應的持續視覺指令微調方法，確保模型在處理視覺和指令任務時不發生干擾，有效避免了雙重災難性遺忘。
本發明授權一種基于可分離混合低秩適應的持續視覺指令微調方法在權利要求書中公布了：1.一種基于可分離混合低秩適應的持續視覺指令微調方法，其特征在于： S1、創建預訓練模型和含有若干適應性矩陣的低秩適應模塊； S2、將持續視覺指令微調數據集序列輸入至預訓練模型， N； S3、根據持續視覺指令微調數據集選擇合適的低秩適應矩陣并進行微調，； S4、利用可分離路由技術獲取S3的視覺理解路由選擇和指令跟隨路由選擇；其中視覺理解路由選擇的計算如下： ；（2） 其中表示視覺理解模塊中保存的可訓練的路由矩陣，為該模塊的輸入，為歸一化函數，為模型當前層序號，為視覺理解路由選擇的輸入，為只取前k個最大的值，其他值置0，為平均值； S5、通過S4中和與其相對應的適應性矩陣進行加權運算得到兩個相對應的輸出，；其中指令跟隨路由選擇的計算如下： ；（3） 其中為當前視覺指令微調任務的指令，為指令跟隨路由選擇的輸入，為權重矩陣，為嵌入運算； S6、利用自適應融合技術得到該低秩適應模塊最終的輸出。
如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人合肥工業大學，其通訊地址為：230601 安徽省合肥市蜀山區翡翠路420號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。
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2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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