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公开（公告）号CN122905058A | 申请号CN202611062254.5 | 专利类型发明专利 |
状态在审 | 国家或地区CN | 申请人电子科技大学 |
分类号G06N5/04(2023.01), G06N3/0455(2023.01), G06N3/082(2023.01), G06N3/0442(2023.01), G06F40/253(2020.01), G06N3/098(2023.01), G06N5/043(2023.01) | 申请日2026-07-16 | 公开日2026-10-13 |
发布日期2026-10-13 | 文档 ID84538564947300002 | 源数据页码326 |
专利语言zh | ||
本发明公开了一种基于三层级免疫的思政大模型风险防控方法、装置，本发明构建“定向剪枝—残差收缩—联邦协同”三层级免疫防控框架：第一层通过风险神经元激活重要度评估与定向权重置零剪枝，从模型结构层面筑牢意识形态安全底线；第二层引入工业信号降噪领域的残差收缩机制，结合正向价值锚向量生成动态阈值，实现语义生成过程的动态伦理校准；第三层通过联邦LoRA多主体安全聚合机制，融合多元用户画像的价值表达，破解个性化场景下的信息茧房困境。本发明还建立四维量化评估体系验证防控效果，形成可审计的一体化治理方案，兼顾安全刚性、价值导向性与内容丰富度，适用于数智思政场景下大语言模型的全层级风险防控。
附图 1