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龙图腾网获悉中科南京人工智能创新研究院;中国科学院自动化研究所申请的专利用于多模态决策模型的输入重排与缓存复用方法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：CN120524439B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202511014715.7，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权用于多模态决策模型的输入重排与缓存复用方法是由胡庆浩;关伟凡;王培松;程健设计研发完成，并于2025-07-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于多模态决策模型的输入重排与缓存复用方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于多模态决策模型的输入重排与缓存复用方法，包括：将文本输入序列置于图像输入序列之前进行序列拼接，生成文本优先的拼接后输入序列；在初始推理时，利用多层Transformer编码器计算并缓存与文本输入序列对应的文本Key‑Value向量至静态缓存区；在后续推理时，对新输入的当前图像帧执行帧间语义一致性检测，并根据检测结果对图像部分的Key‑Value向量执行按需或局部的更新；将缓存的文本Key‑Value向量与更新后的图像Key‑Value向量进行拼接组装，以完成最终决策。本发明有效避免了对不变指令的冗余计算，实现了缓存的精细化、智能化复用，提升了多模态决策模型在动态任务中的推理速度与吞吐率。

本发明授权用于多模态决策模型的输入重排与缓存复用方法在权利要求书中公布了：1.用于多模态决策模型的输入重排与缓存复用方法，其特征在于，包括： 接收文本输入序列与图像输入序列，并以文本优先顺序执行序列拼接，生成拼接后输入序列； 将预设的可学习位置偏置分别与原始文本和图像位置嵌入进行融合，构造与拼接后输入序列的排列顺序相适配的重构后位置嵌入序列； 结合拼接后输入序列与重构后位置嵌入序列，形成模型总输入表示； 利用多层Transformer编码器处理模型总输入表示，从其文本部分提取并生成文本Key-Value向量，并将其存入静态缓存区以供后续推理复用，同时基于模型总输入表示生成最终注意力输出； 将最终注意力输出传递至决策头，生成最终的决策结果； 在后续推理复用文本Key-Value向量时，利用多层Transformer编码器处理的过程进一步包括： 对当前图像帧与前一图像帧执行帧间语义一致性检测，生成更新判决信号； 响应于更新判决信号指示需要更新，则对当前图像帧进行编码，生成新的图像Key-Value向量； 响应于更新判决信号指示无需更新，则直接复用与前一图像帧相对应的已缓存的图像Key-Value向量； 将文本Key-Value向量与新的或复用的图像Key-Value向量进行拼接组装，获得当前帧完整Key-Value集； 利用当前帧完整Key-Value集计算最终的注意力，生成决策结果。

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