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龙图腾网获悉福建鸿伟信息科技有限公司申请的专利一种多模态大模型图片识别提示词的优化方法及装置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：CN121527600B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202610046391.3，技术领域涉及：G06V10/94；该发明授权一种多模态大模型图片识别提示词的优化方法及装置是由董隽雄;王双全;李小兰;万庭;杜艺群设计研发完成，并于2026-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多模态大模型图片识别提示词的优化方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种多模态大模型图片识别提示词的优化方法及装置，应用于数据处理技术领域。本申请先提取预处理初始基础提示词与海量待识别图片，生成初始提示词集合和标准化图片数据；由模型初次识别筛选目标图片并生成场景匹配json信息，再通过人工二次校验分离正确与误判样本集；利用误判样本集进行错误分析生成新提示词及差异度数据，结合样本数量动态调整场景提示词权值；对权值过低的场景新建并配置初始权值，筛选前9高权值提示词用于下一轮识别，形成循环以适配时空变化，提升识别准确率。

本发明授权一种多模态大模型图片识别提示词的优化方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种多模态大模型图片识别提示词的优化方法，其特征在于，包括： 对初始基础提示词、海量待识别图片进行提取和预处理，生成模型识别用初始提示词集合、标准化待识别图片数据； 对标准化待识别图片数据进行多模态大模型初次识别，筛选模型确认的目标图片，同步生成每张图片对应的场景匹配json信息，其包括含场景编号、关联描述； 对模型确认的目标图片及json信息进行人工二次校验，分离人工确认的正确图片、人工排除的误识别图片及其对应json信息，生成提示词匹配正确样本集、误判样本集； 将误判样本集输入多模态大模型进行错误分析，向多模态大模型输入三类关联数据，分别为误判样本集中的图片原始数据、该图片对应的场景匹配json信息、以及模型初次识别时关联的场景提示词，所述三类关联数据一一对应，生成针对对应场景的新提示词及新旧提示词差异度数据，结合正确样本集、误判样本集数量统计结果，动态调整各场景提示词的权值，包括将误判样本集中的图片、对应json信息及关联场景提示词输入多模态大模型，针对图片描述与提示词场景不符的问题进行错误定位分析，生成适配该场景的优化型新提示词；基于新提示词与原提示词的语义差异、场景匹配维度差异进行量化评估，生成取值范围为0-10的差异度数据，10代表差异度最高、0代表差异度最低；统计正确样本集数量A、误判样本集数量B，结合差异度数据D构建权值调整公式，对正确匹配场景的提示词执行权值递增计算Wn=Wn+AA+B0.75；对误判关联场景的提示词执行权值递减计算Wn=Wn-1A+BD100.8，且当D5时将新提示词存入对应场景的数据库new字段；结合错误分析结果与权值计算规则进行整合处理，生成包含新提示词内容、差异度数值、场景权值更新结果的动态优化数据，其中优化数据用于表征提示词适配场景的迭代优化特征； 当场景权值低于平均权值的110时，基于该场景积累的新提示词新建场景并配置初始权值，最终筛选权值最高的前9个提示词作为下一轮识别的提示词，形成自回归更新循环，包括实时计算所有场景的平均权值W，对各场景权值Wn进行阈值校验，判定是否满足Wn＜W10的场景拆分条件；当触发拆分条件时，提取对应场景数据库new字段中积累的所有新提示词，通过多模态大模型进行语义整合与优化，生成适配新场景的标准化提示词；新建场景并完成数据配置，将整合后的新提示词写入场景描述字段，设置初始权值为当前平均权值W的一半；对所有场景按权值从高到低排序，筛选前9个权值最高的场景提示词，作为下一轮图片识别的核心指令；结合场景拆分、新提示词生成、权值筛选逻辑形成闭环，生成包含新一轮可用提示词集合、场景权值分布的自回归更新结果，其中更新结果用于表征提示词适配时空变化的动态优化特征。

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