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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利基于多层级联动态监督的大模型对齐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：CN121706897B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202610207256.2，技术领域涉及：G06N3/0985；该发明授权基于多层级联动态监督的大模型对齐系统是由杨浩淼;汤殿华;黄云帆;向坤兰;裘伟豪;王铭宇;蒋洪坤;刘欣宇;彭移设计研发完成，并于2026-02-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多层级联动态监督的大模型对齐系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多层级联动态监督的大模型对齐系统，涉及人工智能安全与对齐技术领域。本发明通过精细化的层次分工，通过第一层快速建立安全边界的同时，通过第二层和第三层逐步深化对齐，避免过度监督导致的性能退化；多层级联架构提供了从行为到价值的完整监督轨迹，第二层的自我‑他人重叠表征和第三层的推理链生成为对齐过程提供了可解释的中间状态，显著提升系统的透明度；第三层的元学习框架和动态失衡评估机制，使系统能够有效应对分布外伦理挑战；通过强‑弱能力回哺机制，实现监督器能力与被监督模型能力的协同进化；本系统采用模块化设计，支持渐进式部署，可根据计算资源和应用场景灵活配置三层监督的强度。

本发明授权基于多层级联动态监督的大模型对齐系统在权利要求书中公布了：1.基于多层级联动态监督的大模型对齐系统，其特征在于，包括下列步骤： 基于多层级联动态监督的大模型对齐系统，包括：输入模块、行为监督层、认知监督层、价值监督层和级联融合模块； 输入模块用于输入基座模型、安全行为数据集、意图推理数据集和价值对齐数据集；其中，基座模型为经过预训练的大型语言模型； 行为监督层采用规则匹配与统计特征设置行为监督损失函数，基于安全行为数据集对基座模型进行监督微调，对模型生成内容进行实时过滤与矫正，使模型习得基础防御性行为模式； 认知监督层集成自我-他人重叠表征模块，基于自我-他人意图对齐机制与意图推理正则项设置认知监督损失函数，基于意图推理数据集对监督微调后的基座模型进行意图推理训练，通过解析自我-他人重叠表征度识别用户输入内容中的隐蔽欺骗行为，基于逆向推理链让模型显式生成用户隐含意图； 价值监督层采用基于动态失衡基准评测模型DMB与策略熵正则项设置价值监督损失函数，基于价值对齐数据集对意图推理训练后的基座模型采用元学习框架进行跨场景泛化训练，以训练模型对目标场景的价值判断能力； 级联融合模块，采用三阶段的动态调控策略对跨场景泛化训练后的基座模型进行端到端优化，包括：在行为监督层计算模型当前的监督损失，在认知监督层基计算模型当前的认知监督损失，在价值监督层计算模型的当前的价值监督损失；基于每个阶段配置的损失权重，对当前阶段的行为监督损失、认知监督损失和价值监督损失进行加权融合得到总监督损失，基于总监督损失对基座模型进行当前阶段的端到端优化；其中，第一阶段的行为监督损失的损失权重最高；第二阶段的认知监督损失的损失权重最高；第三阶段的价值监督损失的损失权重最高。

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