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龙图腾网获悉中国科学院自动化研究所申请的专利大语言模型推理增强方法、系统、设备及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：CN121457647B 。

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：202610019658.X，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权大语言模型推理增强方法、系统、设备及介质是由朱炳科;李宇;陈盈盈;王金桥设计研发完成，并于2026-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本大语言模型推理增强方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种大语言模型推理增强方法、系统、设备及介质，涉及人工智能与自然语言处理技术领域，该方法包括：基于训练样本问题，构建语义对立提示对，并输入至预训练大语言模型中得到语义嵌入向量；基于训练样本问题对应的样本问题控制向量，以最小化样本问题控制向量与语义嵌入向量差值之间的偏差为监督目标，对控制向量生成器进行训练，并获取每一层对应的控制权重因子；将待处理问题输入至训练好的控制向量生成器中，得到控制向量序列；基于控制向量序列和控制权重因子，对Transformer模块进行语义激活，得到目标推理结果。本发明实现对大语言模型内部语义激活路径的定向调控，从而生成具有较高准确性的推理结果。

本发明授权大语言模型推理增强方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种大语言模型推理增强方法，其特征在于，包括： 基于训练样本问题，构建语义对立提示对，并将所述语义对立提示对输入至预训练大语言模型中，得到所述训练样本问题对应的语义嵌入向量，其中，所述语义嵌入向量包括正向语义嵌入向量和负向语义嵌入向量； 基于所述训练样本问题对应的样本问题控制向量，以最小化所述样本问题控制向量与语义嵌入向量差值之间的偏差为监督目标，对控制向量生成器进行训练，得到训练好的控制向量生成器，并获取所述训练好的控制向量生成器中每一层对应的控制权重因子，其中，所述语义嵌入向量差值表示所述正向语义嵌入向量和所述负向语义嵌入向量之间的差值； 将待处理问题输入至所述训练好的控制向量生成器中，得到由所述训练好的控制向量生成器输出的控制向量序列，其中，所述控制向量序列的层数与所述预训练大语言模型的Transformer层数对应； 基于所述控制向量序列和所述控制权重因子，对所述预训练大语言模型中对应层的Transformer模块进行语义激活，得到由所述预训练大语言模型输出的所述待处理问题的目标推理结果； 所述基于所述控制向量序列和所述控制权重因子，对所述预训练大语言模型中对应层的Transformer模块进行语义激活，包括： 基于预设控制向量注入方式，将所述控制向量序列中每层控制向量和对应的所述控制权重因子注入至所述预训练大语言模型中对应层的Transformer模块进行语义激活，其中，所述预设控制向量注入方式包括逐层加法或乘法融合，且注入位置为所述Transformer模块的自注意力层。

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