做好审查员培训工作，对于提升专利审查队伍水平和能力、进一步提高专利审查质量和效率具有重要意义。随着人工智能、大数据等技术的深入发展，如何实现科技赋能，全面提升审查人才信息化素养，成为知识产权事业高质量发展的重要工作之一。
近日，为进一步强化人才队伍建设，推动AI技术广泛深入赋能专利审查工作，知呱呱联合创始人兼CTO裴非受邀到国家知识产权局开展了题为《AI在专利审查工作领域应用的思考与交流》培训讲座。
- 培训现场
知呱呱作为领先的知识产权大数据与整体解决方案提供商，自成立以来，就高度重视自主研发和技术体系构建，持续对人工智能、大数据等关键技术研发投入，已形成由20余项发明专利构建的数字领域技术壁垒，并打造了AI+知识产权大数据创新生态平台，在知识产权信息化建设方面具备深厚的实践经验与技术积累优势。
培训现场，裴老师结合知呱呱多年科研成果和技术实践，从AI的概念与原理出发，分别对语义引擎、GPT大模型、多模态检索、数据深加工等前沿技术如何在专利审查工作中应用进行了深入解读。其中，裴老师从专利特征出发，基于语义引擎的工作过程，重点展示了语义引擎是如何深度触达审查业务场景，实现通过以关键词、关键句为颗粒度的相似点定位，精准帮助审查员进行相似度比对的。值得一提的是，在智能语义检索方面，经中国商业联合会（原商业部）科技成果鉴定，知呱呱在跨语种知识产权语义检索多模型融合技术方面达到国际领先水平；经中国软件评测中心（工业和信息化部软件与集成电路促进中心）检测，知呱呱智能语义检索引擎检索结果准确率在行业内遥遥领先。深入审查环节，专利检索作为专利审查中的一项重要工作，对于提升审查质量和效率意义重大。而利用大数据深加工，则可以有效帮助审查员快速找到专利核心点。分享中，裴老师结合具体案例，演绎了如何从一篇技术文献中提取问题和效果、核心方案、发明点等信息，获得技术DNA的数据加工与提取，详细展示了基于高质量深加工的创新大数据在提升专利检索、比对、分析方面带来的有效赋能。此外，针对目前火热的GPT大模型技术，裴老师深入浅出地介绍了GPT大模型的发展历史，工作原理和行业应用，并全面分享了知呱呱在知识产权垂直领域大模型（IP-LLM）方面的领先科研成果。针对审查员关心的AI生成专利可能带来的虚假专利泛滥现象，知呱呱已经提前布局AI专利识别技术的科研工作并取得了阶段性的成果。“此次培训，既有理论深度，又有实践厚度，收获了很多知识点，对我们的审查工作帮助很大。”参与培训的审查员表示。未来，知呱呱将继续发挥自身企业力量，以AI+大数据为核心驱动，积极分享、建设行业经验与知识，助力加快实现知识产权强国建设。
