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龙图腾网获悉中国电子科技集团公司第二十八研究所申请的专利基于瞬时探测与再平衡的多模态大模型学习方法、系统和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：CN121234026B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202511788140.4，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权基于瞬时探测与再平衡的多模态大模型学习方法、系统和存储介质是由吴逸汀;于靖;邱继栋;王冠;杨新民;樊县林;关佳兴;陈华洋设计研发完成，并于2025-12-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于瞬时探测与再平衡的多模态大模型学习方法、系统和存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于瞬时探测与再平衡的多模态大模型学习方法、系统和存储介质，方法包括：S1、根据输入样本构建多模态大模型；S2、从训练样本中提取各单模态特征并计算其预测概率；S3、融合所有单模态特征得到初始多模态特征并计算其预测概率；S4、比较单模态与初始多模态的预测概率差异，计算再平衡特征融合权重；S5、基于再平衡特征融合权重计算平衡多模态特征并计算平衡多模态预测概率；S6、计算交叉熵损失更新模型参数；S7、调整下一轮特征融合的初始权重，返回步骤S2直至所有样本均已参与模型训练；本发明能即时感知并动态调整模态间的融合权重，以解决模型训练中的模态不均衡问题，从而提升多模态大模型准确性与鲁棒性。

本发明授权基于瞬时探测与再平衡的多模态大模型学习方法、系统和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于瞬时探测与再平衡的多模态大模型学习方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、根据待输入的多模态数据样本集构建与之相匹配的多模态大模型，多模态数据样本集中包括图像和文本数据； S2、从样本集中顺序选取各模态的多个样本输入多模态大模型编码器，提取各单模态特征，并将单模态特征输入多模态大模型分类器，得到各单模态预测概率； S3、将所有单模态特征进行特征融合形成初始多模态特征，并将其输入多模态大模型分类器得到初始多模态预测概率； S4、基于单模态预测概率与初始多模态预测概率的差异计算瞬时强度系数，并通过瞬时强度系数计算各单模态特征的再平衡特征融合权重； 瞬时强度系数计算公式为： ， 其中，为第t次输入样本中模态特征对应的瞬时强度系数，为第次输入样本中模态预测概率与初始多模态预测概率的KL散度，S为所有单模态类型的全集； 的计算公式为： ， 其中，为第t次输入样本，为中对应第种预测结果的概率，为中对应第种预测结果的概率，K为所有可能结果的总数； 再平衡特征融合权重的计算公式为 ， 其中，表示第次输入样本中模态特征对应的再平衡特征融合权重； S5、使用再平衡特征融合权重再次加权融合所有单模态特征得到平衡多模态特征，并将其输入多模态大模型分类器得到平衡多模态预测概率； S6、基于平衡多模态预测概率计算交叉熵损失，进行反向传播更新模型参数； S7、基于当前轮次的瞬时强度系数更新下一轮特征融合的初始权重，返回步骤S2直至样本集中所有样本均已输入多模态大模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国电子科技集团公司第二十八研究所，其通讯地址为：210046 江苏省南京市栖霞区灵山南路一号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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