【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能神经网络，更具体地说，涉及一种基于感知真实世界的自处理方法。
技术介绍
1、现有技术关于人工智能神经网络的类型(如传统的cnn、rnn、gans)等、规模及应用，主要用于对单模态输入进行处理，或者结合不同模态的模型，对不同模态输入进行处理。而无论是处理单模态输入或者不同模态输入，均是以输入的本身进行处理，即提取相应的特征向量，再进行模型训练等。因而，现有技术中，训练完成的人工智能模型，具备极强的应用场景(如文字问答、语音问答、图像识别等，同时，一个应用场景在不同
的人工智能模型，也无法进行跨
直接应用)针对性，特别是输入的模态具有严重的局限性；而当需要对多个不同模态而且互相关联的输入进行处理，则需要设置多个针对于不同模态对应的应用场景的模型，然后对分别输出的处理结果进行关联处理。可见，现有技术要实现多模态处理，存在模型类型多、需要分别训练、需要结合训练、应用场景存在局限性、输入的模态存在局限性等不足。
2、现有技术中，训练完成的人工智能模型所输出的处理结果，受训练样本的限制，即训练样本对人工...
【技术保护点】
1.一种基于感知真实世界的自处理方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于感知真实世界的自处理方法，其特征在于，专用大语言模型生成的自处理结果数据描述了包括但不限于交互数据和/或任务策略；
3.根据权利要求2所述的基于感知真实世界的自处理方法，其特征在于，所述的任务策略包含的控制指令、指令顺序，基于任务策略控制对应的对象执行对应的操作。
4.根据权利要求3所述的基于感知真实世界的自处理方法，其特征在于，所述的对象包括或设置有至少一种对象，获取对象的各类工作参数作为感知数据；对象响应处理方案包含的各类工作参数，以对
【技术特征摘要】
1.一种基于感知真实世界的自处理方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于感知真实世界的自处理方法，其特征在于，专用大语言模型生成的自处理结果数据描述了包括但不限于交互数据和/或任务策略；
3.根据权利要求2所述的基于感知真实世界的自处理方法，其特征在于，所述的任务策略包含的控制指令、指令顺序，基于任务策略控制对应的对象执行对应的操作。
4.根据权利要求3所述的基于感知真实世界的自处理方法，其特征在于，所述的对象包括或设置有至少一种对象，获取对象的各类工作参数作为感知数据；对象响应处理方案包含的各类工作参数，以对对象进行控制。
5.根据权利要求2所述的基于感知真实世界的自处理方法，其特征在于，所述的交互数据包括但不限于语音交互数据、图像交互数据、文字交互数据，通过对应类型的交互设备进行数据交互。
6.根据权利要求1所述的基于感知真实世界的自处理方法，其特征在于，感知数据还包括但不限于法律法规、执行标准、规范、自定义约束条件；与采集的感知数据对应的处理结果数据包括但不限于控制指令、交互信息。
7.根据权利要求1所述的基于感知真实世界的自处理方法，其特征在于，步骤1)中，以功能场景为单位，利用不同的功能场景中采集的各个类型的感知数据、与采集的感知数据对应的处理结果数据对应形成的训练用词向量输入通用大语言模型进行优化训练，生成专用大语言模型；所述的专用大语言模型基于执行用用词向量生成自处理结果数据；其中，不需要预先定义功能场景。
8.根据权利要求7所述的基于感知真实世界的自处理方法，其特征在于，步骤1)中，当存在多个功能相同的、独立的功能场景时，先依据选择规则，自动选择多个功能场景中的若干，再利用选择的若干功能场景输入通用大语言模型进行优化训练。
9.根据权利要求8所述的基于感知真实世界的自处理方法，其特征在于，进一步地，在自动选择若干功能场景后，先输出训练用词向量，或者，利用功能场景对通用大语言模型进行优化训练时，将对采集的各个类型的感知数据、与采集的感知数据对应的处理结果数据进行存储，然后进行调用并输出，再通过人工基于输出的训练用词向量或感知数据、对应的处理结果数据，对选择的若干功能场景进行优先级排序；
10.根据权利要求7所述的基于感知真实世界的自处理方法，其特征在于，步骤1)具体为，利用部署于工作区域的各种类型数据采集装置连续采集各类对应类型的感知数据，连续采集的各个类型的感知数据包含对应类型的数据采集装置监控范围所覆盖的工作区域内的对象被采集的具备时间先后顺序的感知数据；将所述的连续采集的各个类型的感知数据、与采集的感知数据对应的处理结果数据进行符号化，转换为具备自然语义的训练用词向量，将所述的训练用词向量输入用于通用大语言模型进行优化训练，生成专用大语言模型。
11.根据权利要求1所述的基于感知真实世界的自处理方法，其特征在于，通过三维建模构建获得三维全局模型，三维全局模型包含代表对象的三维对象模型；
12.根据权利要求10所述的基于感知真实世界的自处理方法，其特征在于，对应工作区域划定建模区域；对建模区域内的真实对象进行三维建模，构建获得三维全局模型；所述的三维全局模型包含对应于真实对象的三维对象模型；
13.根据权利要求1所述的基于感知真实世界的自处理方法，其特征在于，步骤1)、步骤2)所述的符号化，还包括通过编码，将步骤1)所述的包括但不限于采集的各个类型的感知数据、与采集的感知数据对应的处理结果数据，以及步骤2)所述的采集的各个类型的感知数据，分别转换获得对多维矩阵进行简化转码的符号组合格式的训练用编码语料、执行用编码语料，具体为：
14.根据权利要求13所述的基于感知真实世界的自处理方法，其特征在于，穷举所有符号简码及其构成的感知多维矩阵，对每个感知多维矩阵分配一个确定的简码值；构建m位n进制的符号序列，n进制的符号序列的每一位被赋值为k个不同的符号中的一个；将m位n进制序列的每个具体值与每个简码值进行一一匹配；其中，m×n的数值大于简码值的数量。
15.根据权利要求13所述的基于感知真实世界的自处理方法，其特征在于，所述的转码规则为：将不同数据采集装置所采集的属于不同对象的不同类型的感知数据、与采集的感知数据对应的处理结果数据，预定义为若干等级，并对所有等级划分成为若干等级段落；为每个等级段落分配对应的等级段落标识，对每种类型的感知数据分配预定义的类型标识，类型标识+等级段落标识组成原码参数；将一种类型的感知数据的等级与其所属的等级段落的首值的差值设置为修正值；
16.根据权利要求15所述的基于感知真实世界的自处理方法，其特征在于，穷举不同类型的数据采集装置所有的原码参数串，对每个原码参数串分配一个确定的简码值；穷举不同类型的数据采集装置所有的修正值串，对每个修正值串分配一个确定的修正码。
17.根据权利要求16所述的基于感知真实世界的自处理方法，其特征在于，简码值的字长小于原码参数串的字长，修正码的字长小于修正值串的字长。
【专利技术属性】
技术研发人员：陈飞，
申请(专利权)人：赣州市耀灵天华数字经济技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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