中國科學院自動化研究所劉雨帆獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉中國科學院自動化研究所申請的專利基于自回歸特征壓縮的高效多模態內容安全感知方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120197221B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-19發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510671968.5，技術領域涉及：G06F21/62；該發明授權基于自回歸特征壓縮的高效多模態內容安全感知方法是由劉雨帆;李勝曦;蔣錸;胡衛明;李兵;徐邁設計研發完成，并于2025-05-23向國家知識產權局提交的專利申請。
本基于自回歸特征壓縮的高效多模態內容安全感知方法在說明書摘要公布了：本發明公開了基于自回歸特征壓縮的高效多模態內容安全感知方法，屬于人工智能技術領域。所述方法包括步驟1：構建多模態對齊模型，對齊文本和圖像特征空間，引入分類器對每種模態進行內容安全分類；步驟2：構建自回歸模型，對所述多模態對齊模型獲得的多模態特征進行高效表征壓縮；步驟3：基于多模態對齊模型和自回歸模型進行內容安全檢索，根據檢索耗時動態調整高效表征壓縮后的特征長度，實現高效精準的內容安全判定。本發明在內容安全問題上兼顧高效性和靈活性，同時兼顧了常見的圖像和文本模態。
本發明授權基于自回歸特征壓縮的高效多模態內容安全感知方法在權利要求書中公布了：1.基于自回歸特征壓縮的多模態內容安全感知方法，其特征在于，包括： 步驟1：構建多模態對齊模型，對齊文本和圖像特征空間，引入分類器對每種模態進行內容安全分類； 步驟2：構建自回歸模型，對所述多模態對齊模型獲得的多模態特征進行高效表征壓縮；包括： 對所述多模態對齊模型的高維特征輸入執行PCA降維預處理； 將預處理后的高維特征輸入基于自回歸模型，輸出動態長度token壓縮序列；其中，所述自回歸模型包括基于Transformer的編碼器和重建模塊，所述編碼器接受PCA降維預處理后的高維特征，輸出動態長度的壓縮token序列，每個token為16維特征向量；所述重建模塊將動態長度的壓縮token序列重建為與預處理后的高維特征尺寸一致的特征向量； 步驟3：基于多模態對齊模型和自回歸模型進行內容安全檢索，根據檢索耗時動態調整高效表征壓縮后的特征長度，實現高效精準的內容安全判定。
如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中國科學院自動化研究所，其通訊地址為：100190 北京市海淀區中關村東路95號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。
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1、本報告根據公開、合法渠道獲得相關數據和信息，力求客觀、公正，但并不保證數據的最終完整性和準確性。
2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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