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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种基于多模态大模型的意图理解交互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：CN119807811B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411828134.2，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于多模态大模型的意图理解交互方法是由曹斌;盛晓杰;陈孙来;李甜甜;范菁设计研发完成，并于2024-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态大模型的意图理解交互方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态大模型的意图理解交互方法，包括：明确当前交互场景下的用户完成目标所需的细粒度任务；进行细粒度任务分类和多模态相关子任务分解；收集细粒度任务的训练数据以及多模态任务和相关子任务的数据集；通过所述训练数据和数据集训练多模态大模型；利用训练完成的多模态大模型进行交互控制，处理用户输入。本发明特别适用于需要复杂人机交互的场景，如智能助手和虚拟助理等领域，能够显著提升系统对环境变化的感知和对用户需求的响应能力，减少对多模态任务数据集收集依赖，为人机交互技术的发展提供了重要参考和支持。

本发明授权一种基于多模态大模型的意图理解交互方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态大模型的意图理解交互方法，其特征在于，包括以下步骤： 明确当前交互场景下用户完成目标所需的细粒度任务；所述细粒度任务包括寻找目标任务、闲聊任务、专属知识问答任务； 根据所述细粒度任务的类型进行分类，分为需要进行多模态信息处理的细粒度任务、不需要进行多模态信息处理的细粒度任务；将所述需要进行多模态信息处理的细粒度任务定义为多模态任务，对所述多模态任务进行剖析，分解出多个相关子任务，所述相关子任务包括框选人物、图像描述； 收集所述细粒度任务的训练数据，所述训练数据包括单任务标注数据、多任务标注数据、通用数据以及对应的提示模板； 收集所述多模态任务的数据集，同时收集所述相关子任务的数据集，所述数据集中的训练数据包括图像文本对、通用数据以及对应的提示模板； 将所述单任务标注数据、多任务标注数据和通用数据，结合对应的提示模板，训练多模态大模型； 将所述多模态任务的数据集和相关子任务的数据集混合，再次训练多模态大模型，所述多模态大模型用于处理用户的输入和对应环境的图像信息，进而判断用户意图实现用户目标；如果存在多个多模态任务，将每个多模态任务对应的训练数据整合成一个统一的数据集，然后对这些任务进行联合训练； 利用训练完的多模态大模型处理用户输入：通过多模态大模型对用户输入进行任务规划，根据规划出的任务按序调用相应模块处理；当需要多模态信息处理时，利用多模态大模型结合用户输入和图像、音频完成目标。

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