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龙图腾网获悉北京市科学技术研究院申请的专利一种科技文献中模型性能解析及真实性判别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：CN121388164B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202511576309.X，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权一种科技文献中模型性能解析及真实性判别方法是由吴素研;吕志坚;沈晓平设计研发完成，并于2025-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种科技文献中模型性能解析及真实性判别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种科技文献中模型性能解析及真实性判别方法，涉及论文智能解析领域，包括获取论文中的多模态信息；提取目标模型的参数数据输入训练预算计算模型和推理预算计算模型，得到训练预算和推理预算；提取作为对比的基线模型的参数数据并获取训练预算和推理预算；获取论文中关于目标模型相对于基线模型的性能提升参数；将目标模型与基线模型的训练预算和推理预算与性能提升参数输入比对模型，并基于比对模型输出论文中目标模型的实际性能提升原因类别。本发明能够有效区分模型性能提升是否源于算法改进还是算力堆叠；同时通过实验仪器与数据一致性比对辨别数据造假的可能性；并结合图像处理识别论文中可能的图像伪造或美化的问题。

本发明授权一种科技文献中模型性能解析及真实性判别方法在权利要求书中公布了：1.一种科技文献中模型性能解析及真实性判别方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取论文中的多模态信息；所述多模态信息包括论文正文中的文字叙述、实验结果的图表、模型架构的示意图以及附录中的参数列表； 从所述多模态信息中提取目标模型的参数数据，并将所述参数数据输入训练预算计算模型和推理预算计算模型，得到所述目标模型的训练预算和推理预算；所述参数数据涵盖目标模型的架构细节，包括层数、神经元数量以及训练配置； 从所述多模态信息中提取作为对比的基线模型的参数数据，并将所述基线模型的参数数据输入训练预算计算模型和推理预算计算模型，得到所述基线模型的训练预算和推理预算； 获取所述论文中关于目标模型相对于基线模型的性能提升参数；所述性能提升参数包括准确率提升百分比、F1分数差异或推理速度加速倍数； 将所述目标模型与基线模型的训练预算和推理预算与所述性能提升参数输入比对模型，并基于所述比对模型输出论文中目标模型的实际性能提升原因类别; 所述比对模型采用下式计算增益指数： ； 其中，表示增益指数；表示性能比值，为目标模型性能指标与基线模型性能指标的比值；表示训练预算比值，为目标模型训练预算与基线模型训练预算的比值；表示推理预算比值，为目标模型推理预算与基线模型推理预算的比值； 并根据所述增益指数的取值区间进行性能提升原因评价： 当时，判定为高价值，表示目标模型与基线模型相比在算法层面对于性能提升显著； 当时，判定为中等价值，表示目标模型与基线模型相比在算法层面对于性能提高较少； 当时，判定为低价值，表示目标模型与基线模型相比在算法层面未使性能提高，性能若有提高为堆算力导致。

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