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龙图腾网获悉北京广安渲光科技有限公司申请的专利一种用于识别大模型生成文本的系统及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：CN120705321B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202510807350.7，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权一种用于识别大模型生成文本的系统及方法是由方顺;于芳;方应丰;张志恒设计研发完成，并于2025-06-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于识别大模型生成文本的系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于识别大模型生成文本的系统及方法，系统包括：输入模块、神经网络模块和输出模块；输入模块用于获取历史输入文本，历史输入文本包括：历史人类输入文本和历史大模型输入文本；神经网络模块用于提取历史输入文本中的概率差异和语言学特征，并动态融合概率差异和语言学特征得到融合后特征向量，同时更新边权重；输出模块获取实时输入文本，同时基于更新后边权重计算实时输入文本的大模型生成概率，并判断实时输入文本是否为大模型输入。本发明不仅能显著提升检测精度，同时也能保持较低的计算成本，适用于大规模文本数据的快速筛选，这为解决当前面临的挑战提供了一个切实可行的解决方案，有望推动相关领域的技术进步和发展。

本发明授权一种用于识别大模型生成文本的系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种用于识别大模型生成文本的系统，其特征在于，包括：输入模块、神经网络模块和输出模块； 所述输入模块用于获取历史输入文本，所述历史输入文本包括：历史人类输入文本和历史大模型输入文本； 所述神经网络模块用于提取所述历史输入文本中的概率差异和语言学特征，并动态融合所述概率差异和所述语言学特征得到融合后特征向量，同时更新边权重； 所述输出模块获取实时输入文本，同时基于更新后边权重计算所述实时输入文本的大模型生成概率，并判断实时输入文本是否为大模型输入； 所述神经网络模块包括：多维特征提取层、双筒望远镜核心层、动态特征融合层和图神经网络； 所述多维特征提取层用于提取所述历史输入文本的文本特征、语法特征、语义一致性特征和情感一致性特征，并融合为多维特征； 所述双筒望远镜核心层基于表演者模型和观察者模型计算相差困惑度和交叉困惑度，并进行困惑度融合，得到融合后困惑度； 所述动态特征融合层用于将多维特征和所述融合后困惑度进行融合，得到所述融合后特征向量； 所述图神经网络用于通过图神经网络，以所述融合后特征向量中的各维度特征为节点，更新所述边权重，得到所述更新后边权重； 所述双筒望远镜核心层的工作流程包括： 利用所述观察者模型和所述表演者模型分别获取所述历史输入文本的困惑度，并利用所述困惑度计算所述相差困惑度： 其中，表示观察者模型对历史输入文本的困惑度，表示表演者模型对历史输入文本的困惑度，s表示历史输入文本的文本序列，L表示文本序列的长度，xi表示文本序列中的第i个Token，表示文本序列s的前i-1个Token，表示观察者模型在给定的情况下预测第i个Tokenxi的概率，表示表演者模型在给定的情况下预测第i个Tokenxi的概率，表示相差困惑度； 利用所述观察者模型和所述表演者模型分别获取所述历史输入文本中对词汇表的概率分布，并基于所述概率分布计算所述交叉困惑度： 其中，表示观察者模型在给定的情况下，对词汇表V的概率分布，表示表演者模型在给定的情况下，对词汇表V的对数概率分布，表示两个分布之间的内积，表示交叉困惑度； 将所述相差困惑度和所述交叉困惑度进行困惑度融合，得到融合后困惑度： 其中，表示融合后困惑度。

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