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龙图腾网获悉北京世纪好未来教育科技有限公司申请的专利多模态融合的动态token分配方法、装置及存储介质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：CN120448143B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202510948582.4，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权多模态融合的动态token分配方法、装置及存储介质是由刘子韬;刘琼琼设计研发完成，并于2025-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本多模态融合的动态token分配方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多模态融合的动态token分配方法、装置及存储介质，涉及数据融合技术领域，主要在于能够提升对多模态数据进行token分配的效果，使后续大模型在解决问题时，更关注多模态数据中的关键信息，节约计算资源，且提升大模型基于多模态数据进行问题解决的能力。包括：获取处理目标问题所需的待融合的多模态数据，其中，在处理目标问题场景下，所述多模态数据之间存在互补关系；预测所述多模态数据的单体贡献度，并基于所述单体贡献度，分别为所述多模态数据分配权重系数；基于所述权重系数，分别为所述多模态数据进行token的动态分配。本发明主要适用于多模态数据的token分配场景。

本发明授权多模态融合的动态token分配方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种多模态融合的动态token分配方法，其特征在于，包括： 获取处理目标问题所需的待融合的多模态数据，其中，在处理目标问题场景下，所述多模态数据之间存在互补关系； 预测所述多模态数据的单体贡献度，并基于所述单体贡献度，分别为所述多模态数据分配权重系数； 基于所述权重系数，分别为所述多模态数据进行token的动态分配； 其中，所述多模态数据包括文本模态数据和非文本模态数据，预测所述文本模态数据的单体贡献度的方法包括： 分别将所述文本模态数据多次输入至文本问题处理大模型中进行所述目标问题的处理，得到多次文本处理结果；分别将每个文本处理结果与所述目标问题对应的文本处理参考结果进行相似度匹配，并基于文本相似度匹配结果，确定每个文本处理结果的文本处理准确度；确定文本处理准确度大于第一预设阈值的文本处理结果的精准文本处理结果数量，并将所述精准文本处理结果数量与所述文本处理结果的总数量的比值作为所述文本模态数据的精准结果命中率；基于所述精准结果命中率，确定所述文本模态数据的单体贡献度； 预测所述非文本模态数据的单体贡献度的方法包括： 分别利用转化评估大模型多次判断根据所述文本模态数据是否可以生成所述非文本模态数据，并根据多次判断结果，确定可生成判定占比；确定单独根据所述非文本模态数据进行所述目标问题处理时的处理准确结果命中率，并基于所述处理准确结果命中率，确定所述非文本模态数据的重要性分值；基于所述可生成判定占比和所述重要性分值，确定所述非文本模态数据的单体贡献度。

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