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龙图腾网获悉苏州网信信息科技股份有限公司申请的专利基于大语言模型的智能推理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：CN120106215B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202510165761.0，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权基于大语言模型的智能推理方法及系统是由刘辉;朱伟杰;刘军;王晓晨;徐晟;邵贺设计研发完成，并于2025-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大语言模型的智能推理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于大语言模型的智能推理方法及系统，属于智能推理技术领域，其方法具体包括：获取输入数据，并进行预处理，在输入数据的基础上，识别当前的情境及推理目标，通过深度神经网络与大语言模型的结合，采用递归推理机制，分阶段进行推理分析，输出最终推理结果；通过本发明方法，提高了推理结果的准确性和可靠性，尤其在复杂的应用场景和复杂任务下表现优异，并且能够根据不同用户的具体需求进行调整，具有高度的个性化能力。

本发明授权基于大语言模型的智能推理方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于大语言模型的智能推理方法，其特征在于，包括： 获取输入数据，并进行预处理； 在输入数据的基础上，识别当前的情境及推理目标； 通过深度神经网络与大语言模型的结合，采用递归推理机制，分阶段进行推理分析，输出最终推理结果； 所述在输入数据的基础上，识别当前的情境及推理目标，包括： 对预处理后的输入数据进行分析，根据分析结果进行情境建模； 基于情境建模，结合预处理后的输入数据，推导出当前任务的目标； 将任务的目标拆解子目标，并根据情境的变化实时调整任务子目标； 通过多层次推理网络和图神经网络对任务目标和情境之间的关系进行建模，建立情境因素与任务目标之间的约束关系，根据情境变化实时感知并调整任务目标的约束条件； 基于历史数据与外部知识库，对当前任务目标进行进一步细化和预测； 所述通过深度神经网络与大语言模型的结合，采用递归推理机制，分阶段进行推理分析，输出最终推理结果，包括： 在情境与任务目标识别的基础上，利用深度神经网络与大语言模型对现有数据进行分析，生成初步推理结果； 对初步推理结果进行分析，结合历史数据、外部知识库和上下文信息，优化初步推理结果； 通过递归机制进行多路径推理，根据情境的不同自动选择合适的推理路径，并在每条路径上进行局部优化，评估优化后每条路径的推理结果； 对每条路径的评估结果进行排序，选择评估结果排行前N个路径进行聚合，得到最终推理结果。

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