宇泛智能等申请基于联邦学习的多模态通专模型协同训练方法专利，有效解决难以有效融合多模态异构数据方面的不足

文章来源：企鹅号 - 金融界视点

国家知识产权局信息显示，杭州宇泛智能科技股份有限公司;浙江大学申请一项名为“基于联邦学习的多模态通专模型协同训练方法”的专利，公开号CN120611772A，申请日期为2025年08月。

专利摘要显示，本申请实施例提供一种基于联邦学习的多模态通专模型协同训练方法，通过接收待检索数据，提取待检索数据的数据特征，并基于数据特征建立多模态数据索引；基于多模态数据索引，通过注意力机制处理数据特征，并得到融合数据特征；将融合数据特征输入至检索通用模型，通过检索通用模型的知识提取层对融合数据特征进行知识提取，得到通用知识表示；将通用知识表示输入至检索专用模型，基于检索专用模型处理通用知识表示，得到待检索数据对应的检索结果，并基于检索结果调整检索通用模型的通用模型参数和检索专用模型的专用模型参数。