近日，國際優(yōu)質(zhì)人工智能學術會議AAAI2025 的創(chuàng)新應用獎正式對外放榜，松鼠Ai以 “AI-Driven Virtual Teacher for Enhanced Educational Efficiency: Leveraging Large Pretrain Models for Autonomous Error Analysis and Correction”以及“Knowledge Tagging with Large Language Model based Multi-Agent System”兩大創(chuàng)新項目，成功斬獲兩項“AAAI人工智能創(chuàng)新應用獎”，以“中國身影”站上人工智能領域頂峰，用技術改變?nèi)蚪逃螒B(tài)。

據(jù)悉，作為人工智能領域歷史最悠久、涵蓋內(nèi)容最廣泛的國際優(yōu)質(zhì)學術會議之一，AAAI2025 的投稿量突破1W篇，創(chuàng)下歷史新高，其首輪拒稿率高達40%。因此對于松鼠Ai而言，此次獨攬兩項“AAAI人工智能創(chuàng)新應用獎”，意味著松鼠Ai正依托于人工智能教育技術和算法創(chuàng)新，為人工智能教育注入了全新的時代變量，掀起真正意義上的AI教育浪潮。

01 AI技術的核心應用，從人到人工智能

松鼠Ai本次獲獎項目“AI-Driven Virtual Teacher for Enhanced Educational Efficiency: Leveraging Large Pretrain Models for Autonomous Error Analysis and Correction”和“Knowledge Tagging with Large Language Model based Multi-Agent System”由松鼠Ai首席科學家和AI研究院負責人文青松博士主導團隊研發(fā)，前者提出了一種名為“虛擬AI教師系統(tǒng)”（VATE）的創(chuàng)新系統(tǒng)，旨在通過教育大模型自動分析和糾正學生在數(shù)學解題過程中的錯誤，為學生提供個性化的教育指導，實現(xiàn)“虛擬AI教師”模式下的“因材施教”發(fā)展；后者提出了基于大語言模型（LLM）的多代理系統(tǒng)，用以實現(xiàn)教育場景中的知識標簽自動化，提升系統(tǒng)對學生學習進度診斷、習題推薦和課程內(nèi)容組織能力，全面提高“教”“學”效率。

最值得關注的是，這二者相結合，打造出“更理想”的人工智能學習體驗，比較大化解決人類教師資源稀缺性問題，以虛擬專屬教師形態(tài)，為每個學生創(chuàng)造理想的個性化學習環(huán)境。在智慧教育時代，松鼠Ai用全面擁抱AI的方式降低學生接觸人工智能教育的門檻，開啟了大規(guī)模個性化教育的先河。

·基于虛擬AI教師系統(tǒng)（VATE）的錯因定位與分析

基于“虛擬AI教師系統(tǒng)”（VATE），松鼠Ai為人工智能教育技術在教育實踐場景中的應用創(chuàng)造了更大的價值，其核心在于松鼠Ai “虛擬AI教師系統(tǒng)”（VATE）結合了高檔提示工程、多模態(tài)數(shù)據(jù)處理（如草稿圖像）以及實時多輪對話，經(jīng)系統(tǒng)應用部署，以78.3%的準確度準確分析學生學習錯題錯因，同時在業(yè)界首創(chuàng)“草稿紙識別分析”功能，幫助學生在日常學習過程中及時發(fā)現(xiàn)和糾正錯誤理解，實現(xiàn)有效學習。

目前，“虛擬AI教師系統(tǒng)”（VATE）已全面上線松鼠Ai平臺，通過硬件終端深度鏈接和服務超過 2000 萬名學生用戶，為廣大學生群體提供更個性、更準確的學習體驗。

·基于大模型多代理系統(tǒng)的知識標簽標注

此外，松鼠Ai創(chuàng)新提出的大模型多代理系統(tǒng)對現(xiàn)代教育應用有著至關重要的影響。區(qū)別于過去依賴教育專家手工標注重點知識的方式，松鼠Ai多代理系統(tǒng)可通過多代理協(xié)作，將知識概念定義拆解成多個獨立的子任務，交由不同的代理進行驗證，最終生成比較準確的知識標簽，提升教育內(nèi)容的比較準確度和教學效果。

該技術成功打破傳統(tǒng)教育模式的邊界，以相當微顆粒度的知識圖譜，快速完成學生知識點錯因溯源和定位，從而提供更有針對性的教學內(nèi)容，幫助學生完成有效的“查漏補缺”。從個性化教育領域分析，松鼠Ai為智能教育領域提供了一個具備很高擴展性的有效解決方案。

02 人機協(xié)同教育生態(tài)，從大模型到大規(guī)模

過去，基于大模型內(nèi)部的“黑盒”屬性，其推理過程和模型決策過程難以一窺全貌，這也就導致人工智能教育一直以來自成枷鎖，難以走進尋常學生的生活。如今，伴隨大模型能力的擴展、創(chuàng)新，核心技術的升級以及大規(guī)模的數(shù)據(jù)訓練，一種能夠被人定向使用的人工智能教育模式，正在發(fā)揮出巨大的應用價值。

在超 100 億學習行為的訓練基礎下，松鼠Ai為 “虛擬AI教師系統(tǒng)”（VATE）和基于大模型的多代理系統(tǒng)賦予了“可實踐應用”的屬性，更進一步實現(xiàn)了人工智能技術在教育領域的深度應用，構建出高層次、高緯度的人機協(xié)同教育生態(tài)，達成統(tǒng)一且靈活、準確且個性的教學平衡，為人工智能教育的全面普及和發(fā)展提供了無限的想象空間。

值得一提的是，為真正實現(xiàn)“人機融合”的教育模式，松鼠Ai及文青松博士帶領的AI團隊一直以來堅持埋首深耕人工智能教育技術，最終憑借多模態(tài)智適應教育大模型成功重塑傳統(tǒng)教育形態(tài)，為學生帶來比較罕見的創(chuàng)新教育體驗。未來，松鼠Ai仍將堅守人工智能前沿技術陣地，持續(xù)深化迭代技術，通過豐富人機教育交互形態(tài)，優(yōu)化個性化教育體驗，在全球范圍內(nèi)構建出一條更為完整、清晰的人工智能教育路徑。

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