一种基于大模型驱动的高校专业信息推荐系统及方法

    公开(公告)号:CN117271741A

    公开(公告)日:2023-12-22

    申请号:CN202311313887.5

    申请日:2023-10-11

    Abstract: 本发明提供一种基于大模型驱动的高校专业信息推荐系统和方法,其特征在于,包括:高校专业知识库构建模块、定制专业问答大模型模块以及高校专业知识问答模块;采用爬虫方法从各高校信息门户以及高考政务官方网站收集相关数据;运用大模型提取相关数据的主要内容和关键部分,存储到图数据库中;采用AIGC方法定制大模型,所述大模型可根据答案文本风格,学生和家长在问答框中输入问题,大模型整合输入的数据,结合问题输出答案文本;运用数字人这一可视化技术展示给高考生,实现专业问答实时可视化,本发明将使用数字人作为载体,以多种方式输出结果;深度互动,本发明设置了问题答疑模块,能够根据用户的疑问,实时给出答案。

    一种基于智能体协同的有害图像检测识别系统及方法

    公开(公告)号:CN120070906A

    公开(公告)日:2025-05-30

    申请号:CN202510560794.5

    申请日:2025-04-30

    Abstract: 本发明涉及图像识别技术领域,尤其涉及一种基于智能体协同的有害图像检测识别系统及方法,该系统包括:功能协同的第一至第五智能体模块;第一智能体模块用于分析图像元语义信息,输出结构化数据,并构建图像综合语义知识图谱;第二智能体模块用于结合结构化数据对图像进行有害特征检测及关联查询,输出粗粒度有害语义检测结果及其置信度。本申请提供的基于智能体协同的有害图像检测识别系统,通过第一至第五智能体的分层处理、协同工作,实现对图像的全面解析得到元语义信息,并对元语义信息进行粗粒度、细粒度的有害语义检测,经多轮质询、动态综合分析,能够精确识别隐藏有害信息,从而提升有害信息的准确性和可解释性。

    一种基于生成式人工智能驱动的不良内容的检测方法

    公开(公告)号:CN117407725A

    公开(公告)日:2024-01-16

    申请号:CN202311466013.3

    申请日:2023-11-06

    Abstract: 一种基于生成式人工智能驱动的不良内容的检测方法涉及不良内容检测技术领域,解决了检测不准确、依赖人工的问题,方法包括:自动收集不良内容得到第一不良内容数据集,并通过内容安全检测平台进行检测得到第一检测结果,提取第一不良数据集中数据的样本标签,获得未被检测到的不良特征及其组合规律;人工分析以得到不良内容的高隐藏性不良特征和新型组合方式,生成AIGC模型的提示词;根据AIGC模型生成的且未被所述内容安全检测平台检测到的不良内容构建多元高隐藏性的不良内容数据集;利用上述两不良内容数据集的标签和多模态特征训练内容安全检测模型。本发明检测效率高、检测准确度高,能够检测高隐藏性、多元化的不良内容,且减少了对人工的依赖。

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