文章来源:万象ai发布时间:2025-03-07 10:25:52
TheoremExplainAgent(TEA)是一个基于双智能体架构的STEM领域定理可视化解释系统,旨在通过生成动画视频的方式,直观地讲解数学公式和科学定理。
双智能体协作框架:TheoremExplainAgent采用规划智能体(Planner Agent)和编程智能体(Coding Agent)的双智能体协作流程。规划智能体负责定理解析与教学规划,而编程智能体则负责将教案转化为Manim动画代码。
核心技术支撑:使用Manim作为动画引擎,结合RAG(Retrieval-Augmented Generation)技术融合学科知识库,以及TheoremExplainBench (TEB)作为评估体系。
Planner Agent:负责理解定理内容,制定教学计划,设计教案,并撰写讲解脚本。
Coding Agent:将Planner Agent生成的教案转化为Manim动画代码,生成5分钟的动画视频,并搭配相应的音频解说。
多模态输出能力:支持动画、图文、公式混合呈现,使教学内容更加生动有趣。
渲染速度提升:相比传统方式,渲染速度提升了20%。
评估体系创新:首创五维量化评估标准,Spearman相关系数达0.88。
轻量化部署:o3-mini模型参数减少40%,但保持93.8%的核心性能。

MOOCs平台:如Coursera、Khan Academy,用于课程开发,自动生成教学动画素材。
教育资源库:如OpenStax、LibreTexts,用于内容增强,动态教材自动生成。
课堂教学辅助:在传统课堂上作为补充材料展示关键知识点。
自主学习工具:学生可以在课后通过观看这些视频自行复习巩固所学知识。
线上教育平台:平台可以利用该工具丰富其课程库中的多媒体资源。
家庭辅导:家长可以用这些视频为孩子提供额外的帮助和支持。
人工评估效率提升:相比传统方法,人工评估效率提升了4倍。
LaTeX公式解析准确率:高达98.6%。
支持学科符号系统:支持20+学科符号系统,多模型API兼容(GPT、Claude、Gemini)。
项目地址:https://tiger-ai-lab.github.io/TheoremExplainAgent/
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2502.19400
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