公开(公告)号：CN120068954A

公开(公告)日：2025-05-30

申请号：CN202510222718.3

申请日：2025-02-26

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司 ,  浙江大学

Inventor： 范宁涵 ,  李亚东 ,  朱强 ,  赵卓然 ,  孙振兴 ,  续兴中 ,  李辉

IPC: G06N3/0475 ,  G06F18/25 ,  G06N3/045

Abstract: 本说明书实施例提供一种信息生成的方法及装置，本说明书的技术构思下提供的信息生成的方法，在利用生成模型进行信息生成过程中，通过依次执行的多个元素预测周期，生成目标信息。在单个元素预测周期，可以获取生成模型的中间层针对当前输入数据输出的编码张量，其中包括各条初始提示信息分别对应的各个编码向量，以及关于已生成的元素序列的隐藏表征。然后，针对各个中间层，分别根据相应的编码向量及隐藏表征确定对初始提示信息的信息内容保留最多的第一目标层，将第一目标层对应的第一输出结果与最后一个中间层对应的第二输出结果进行融合，根据融合结果预测下一个元素。如此，可以有效减少产生模型幻觉。

公开(公告)号：CN119785637A

公开(公告)日：2025-04-08

申请号：CN202411795395.9

申请日：2024-12-09

Applicant: 浙江大学

Inventor： 王萌 ,  赵卓然 ,  何文睿 ,  沈超权 ,  许洁 ,  朱雨萌 ,  陈静远 ,  朱强

IPC: G09B5/06 ,  G06F16/3329 ,  G06Q50/20 ,  G09B5/08 ,  G09B7/02

Abstract: 本发明公开了一种基于大语言模型的教育聊天机器人系统及教学推荐方法。本发明的教育聊天机器人系统基于大语言模型设计了不同的功能模块，为人工智能在教育上的应用做出了巨大贡献。同时设计教学推荐方法。本发明的方法将原始问卷数据转化成认知模板数据，通过教育聊天机器人系统输出的用户ID以及知识点ID构建原始交互图结构，由图神经网络更新节点特征，形成动态交互图结构，对于一个用户节点找到与该用户节点路径长度最远的知识点节点作为需要进行教学推荐的知识点，并教学资源推荐库中查询对应的教学资源，最终推送至用户。本发明的方法能够启发学生思考创新，培养学生独立学习探索问题的能力，并为学生提供精准教学推荐与干预策略。

公开(公告)号：CN120032163A

公开(公告)日：2025-05-23

申请号：CN202411989922.X

申请日：2024-12-31

Applicant: 浙江大学

Inventor： 陈啸 ,  秦皓 ,  赵卓然 ,  朱强 ,  龙强 ,  王嘉木 ,  孔鸣 ,  沈超权

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/26 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82 ,  G06V20/58

Abstract: 本发明公开了一种生成图像正样本实现图像分类的方法、系统、介质及设备，属于计算机视觉领域。本发明首先通过多模态模型提取并重写文本语义，增强视觉提示，进而引导去噪扩散模型生成与原始图像语义一致的正样本，并利用对比学习对图像编码器进行无监督训练，使其准确获取语义信息；使用有标签的特征向量训练线性分类器，从而构建出图像分类模型，用于图像分类任务，最终可以在无需大量标注数据的情况下完成图像类别判断。

公开(公告)号：CN118194099A

公开(公告)日：2024-06-14

申请号：CN202410612617.2

申请日：2024-05-17

Applicant: 浙江大学

Inventor： 张雁翼 ,  秦皓 ,  孔鸣 ,  沈超权 ,  赵卓然 ,  朱强

IPC: G06F18/24 ,  G06N3/088 ,  G06N3/0895 ,  G06F18/23213 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0442

Abstract: 本发明公开了一种用于无监督动作检测的方法、系统、介质及设备，属于计算机视觉领域。本发明首先通过无监督的训练方式训练一个可以抽取动作语义的骨架编码器；然后在少量有标签骨架序列上训练线性分类器，利用训练好的骨架编码器和线性分类器即可得到一个优异的动作检测系统。本发明设计了一个迭代训练过程来确保无监督训练的骨架编码器可以获取更准确的语义信息，主要包括两个阶段：1）对比学习：输入骨架序列，正样本通过数据增强生成，负样本来自记忆库；2）语义聚类：对所有骨架序列编码，然后通过聚类来挖掘动作语义信息，输出当前的语义编码本，优化下一轮的对比学习阶段。本发明可以在无需大量标注数据的情况下完成异常行为检测。

公开(公告)号：CN119991244A

公开(公告)日：2025-05-13

申请号：CN202510039761.6

申请日：2025-01-10

Applicant: 浙江大学

Inventor： 赵卓然 ,  沈超权 ,  王萌 ,  孙丹 ,  吴承开 ,  许洁 ,  朱强

IPC: G06Q30/0601 ,  G06Q50/20 ,  G06N3/042 ,  G06N3/08 ,  G06F18/25 ,  G06F18/10 ,  G06F9/451 ,  G06N5/022 ,  G09B5/12 ,  G09B7/02 ,  G09B19/00

Abstract: 本发明公开了一种基于大语言模型辅助的在线编程系统及教学推荐方法，该系统包含基座模型获取模块问题分解模块、抽象建模模块、算法设计模块、代码分析和辅助模块以及评价模块，用于帮助学生在线完成教学设计的编程任务，利用大语言模型对实际问题进行问题分解、抽象建模和算法设计，并解答学生在编程遇到的问题。基于上述系统，本发明还设计了一种教学推荐方法，通过采集信息课堂教学过程中的多模态数据，通过人机、生生以及师生交互行为建立时空环境、知识资源和认知行为的动态三级教学交互图，提供人在回路的精准教学推荐与干预策略。本发明在编程场景下建立了学习环境智联计算的立体综合教学场，为高质量现代化教育发展提供了保障。

公开(公告)号：CN118194099B

公开(公告)日：2024-08-13

申请号：CN202410612617.2

申请日：2024-05-17

Applicant: 浙江大学

Inventor： 张雁翼 ,  秦皓 ,  孔鸣 ,  沈超权 ,  赵卓然 ,  朱强

IPC: G06F18/24 ,  G06N3/088 ,  G06N3/0895 ,  G06F18/23213 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0442

Abstract: 本发明公开了一种用于无监督动作检测的方法、系统、介质及设备，属于计算机视觉领域。本发明首先通过无监督的训练方式训练一个可以抽取动作语义的骨架编码器；然后在少量有标签骨架序列上训练线性分类器，利用训练好的骨架编码器和线性分类器即可得到一个优异的动作检测系统。本发明设计了一个迭代训练过程来确保无监督训练的骨架编码器可以获取更准确的语义信息，主要包括两个阶段：1）对比学习：输入骨架序列，正样本通过数据增强生成，负样本来自记忆库；2）语义聚类：对所有骨架序列编码，然后通过聚类来挖掘动作语义信息，输出当前的语义编码本，优化下一轮的对比学习阶段。本发明可以在无需大量标注数据的情况下完成异常行为检测。