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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利基于不确定度估计的多模态大模型优化对齐方法及系统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：CN120509000B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202511005800.7，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于不确定度估计的多模态大模型优化对齐方法及系统是由何向南;卢金达;王翔;王硕设计研发完成，并于2025-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于不确定度估计的多模态大模型优化对齐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于不确定度估计的多模态大模型优化对齐方法及系统，所述方法包括：1数据整体不确定度估计：计算训练数据集中所有四元组的整体不确定度；2批量不确定度度量：对于给定批量样本中的每个个体，计算其不确定度，并通过动态选择机制剔除异常样本，得到平滑后的批量不确定度；3模型优化调整。本发明首先对于输入的偏好数据对，基于模型输出进行不确定度估计，其中困难样本对之前的不确定度低。基于模型优化方式，将多模态大模型的度量结果融入到在多模态大模型偏好优化过程中，通过在优化过程中给不确定度高的样本对分配更高的权重，实现对困难样本的关注，从而实现鲁棒优化。

本发明授权基于不确定度估计的多模态大模型优化对齐方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于不确定度估计的多模态大模型优化对齐方法，用于提升多模态大模型输出与图像内容一致性的能力并解决模型幻觉问题，其特征在于，所述方法包括： 1数据整体不确定度估计：计算训练数据集中所有四元组的整体不确定度； 2批量不确定度度量：对于给定批量样本中的每个个体，计算其不确定度，并通过动态选择机制剔除异常样本，得到平滑后的批量不确定度； 3模型优化调整：根据所述平滑后的批量不确定度动态调整直接偏好优化DPO损失函数中的温度系数，生成改进的损失函数，并基于该损失函数更新所述多模态大模型的参数，以提升模型对困难样本的响应能力和优化鲁棒性； 所述温度系数的调整为： ； 其中，为温度系数，为调整后的温度系数，为平滑后的不确定度； 所述改进的损失函数表达式为： ； 其中，表示待优化的多模态大模型参数，为调整后的温度系数，Q为多模态大模型的文字输入，I为多模态大模型的图像输入，为人类偏好的期望输出，为人类不偏好的输出，为待优化的多模态大模型，为基准模型，为Sigmoid函数。

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