多模态智能体RAG-ReAct双引擎协同训练方法

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多模态智能体RAG-ReAct双引擎协同训练方法
申请号:CN202510584453
申请日期:2025-05-07
公开号:CN120493978A
公开日期:2025-08-15
类型:发明专利
摘要
本发明涉及人工智能技术领域,尤其涉及一种多模态智能体RAG‑ReAct双引擎协同训练方法。该方法包括以下步骤:获取多模态智能体数据;根据多模态智能体数据识别模糊失真图像;基于模糊失真图像确定光学对焦异常,生成光学对焦异常数据;基于光学对焦异常数据检测螺旋导轨磨损量;根据螺旋导轨磨损量确定镜头模组寿命;基于镜头模组寿命优化对焦补偿幅度;基于对焦补偿幅度检索智能体历史数据库,并监测检索过程中的算力过载,得到算力过载数据以及历史维修信息;基于算力过载数据进行内存泄漏检测,得到内存泄漏数据。本发明基于人工智能技术提升多模态智能体在复杂环境下的自适应执行效率与任务完成率。
技术关键词
协同训练方法 镜头模组 内存泄漏检测 导轨 多模态 负载均衡信息 并行计算效率 焦距偏移量 处理器 异常数据检测 螺旋 拉普拉斯 决策 寿命 资源分配 人工智能技术 图像
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