# 人工智能、机器学习与生成式AI

沿输入至输出的处理流程，识别人工智能与机器学习系统的技术贡献，并结合现有方案及技术效果评估训练、推理与实现方式的改进。

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首页 / 技术领域／详细介绍 技术领域／详细介绍 人工智能、机器学习与生成式AI 沿输入至输出的处理流程，识别人工智能与机器学习系统的技术贡献，并结合现有方案及技术效果评估训练、推理与实现方式的改进。 重点审查事项 关键技术与知识产权问题 01 结合模型架构、损失函数与训练顺序，分析数据选择、清洗及增强。 02 针对大语言模型与RAG，分析检索、排序、上下文构建、工具调用及响应验证。 03 记录与技术实现相关的效果，包括延迟、内存占用、错误减少与准确性提升。 初步分析所需资料 模型与数据流程图 基准与改进方法的比较 实验设置、衡量标准和结果 即使材料尚未齐备，也可先行沟通。研发阶段与公开计划有助于确定优先事项及工作范围。 将技术分析转化为知识产权方案 以技术分析为基础，开展现有技术检索、申请策略制定、审查意见答复及权利分析。各项委托的范围、交付成果与时间安排将另行商定。 ↗ 深入了解人工智能专利 ↗ 审判与争议应对 ↗ 专栏发表：从Claude Computer Use看AI智能体的训练数据与专利技术 咨询IPLEX 与我们探讨， 您的技术创新之处。 咨询此项技术 ↗ ↗ 人工智能与软件专利 01 / 深入了解 人工智能、机器学习与生成式AI 沿输入至输出的处理流程，识别人工智能与机器学习系统的技术贡献，并结合现有方案及技术效果评估训练、推理与实现方式的改进。 详细了解此项技术 ↗ 02 / 深入了解 数据分析、平台与用户界面 我们分析数字服务背后的数据收集、转换、存储、检索、访问控制与服务器交互，识别专利问题；同时单独评估视觉界面的外观设计保护。 详细了解此项技术 ↗ 03 / 深入了解 医疗人工智能与数字疗法 分析医疗数据、算法及其运行系统，识别技术贡献。专利评估与临床验证、监管审查的目的不同，各自需要相应证据。 详细了解此项技术 ↗

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