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龙图腾网获悉香港科技大学(广州)申请的专利交通控制及控制模型训练方法、装置、设备、介质及产品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：CN119005253B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202411090601.6，技术领域涉及：G06N3/0455；该发明授权交通控制及控制模型训练方法、装置、设备、介质及产品是由赖思奇;许钊;张韦嘉;刘浩;熊辉设计研发完成，并于2024-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本交通控制及控制模型训练方法、装置、设备、介质及产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种交通控制及控制模型训练方法、装置、设备、介质及产品，应用于机器学习领域。本方法通过GPT‑4得到参考结果，然后以提高输出参考结果的概率作为训练目标，得到第二大语言模型。接着，以目标评论家模型评分越高的待定结果对应的输出概率越高作为训练目标，得到目标大语言模型。本方案，将大语言模型应用在交通控制场景中，使大语言模型模仿学习GPT‑4产生的高质量决策和推理轨迹，同时引入评论家模型指导大语言模型的策略优化，使其评估并改进大语言模型的控制决策。最终得到的目标大语言模型可以产生比GPT‑4更具成本效益且更有效的控制策略。

本发明授权交通控制及控制模型训练方法、装置、设备、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种交通控制模型训练方法，其特征在于，包括： 获取关于交通信息的文本信息模板样本； 将所述文本信息模板样本输入第四代预训练语言模型GPT-4，以得到用于控制交通信号灯的参考结果； 将所述文本信息模板样本作为输入，并以提高输出所述参考结果的概率作为训练目标，调整预先建立的第一大语言模型的参数，以得到第二大语言模型； 将所述文本信息模板样本多次输入所述第二大语言模型，分别得到所述第二大语言模型输出的所有待定结果；所述参考结果和所述待定结果均包括决策和推理轨迹； 基于控制交通信号灯的各决策对应的未来目标时间段的排队车辆数量，确定对应的目标评分；对应决策下，所述目标时间段的排队车辆数量越少，对应的所述目标评分越高； 将各决策输入预先建立的初始评论家模型，得到对应的预测评分； 计算所述目标评分以及所述预测评分之间的第一损失函数值； 在所述第一损失函数值不满足第一迭代停止条件的情况下，调整所述初始评论家模型的参数，并返回所述将各决策输入预先建立的初始评论家模型，得到对应的预测评分的步骤继续执行； 在所述第一损失函数值满足所述第一迭代停止条件的情况下，将当前参数下的所述初始评论家模型确定为目标评论家模型； 基于所述目标评论家模型，对所有的所述待定结果进行评分； 将所述文本信息模板样本输入所述第二大语言模型，以得到各所述待定结果的概率； 获取评分更低的所述待定结果的概率与评分更高的所述待定结果的概率之间的概率差值； 基于所述概率差值与目标差值，确定第三损失函数值； 在所述第三损失函数值不满足第三迭代停止条件的情况下，调整所述第二大语言模型的参数，并返回将所述文本信息模板样本输入所述第二大语言模型，以得到各所述待定结果的概率的步骤继续执行； 在所述第三损失函数值满足所述第三迭代停止条件的情况下，将当前参数下的所述第二大语言模型确定为用于交通控制的目标大语言模型。

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