如何利用小猿AI与自研猿力大模型的融合功能辅导孩子学习

千婷酱_3823

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2026-07-05

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原创

小猿ai通过猿力大模型与deepseek-r1协同实现错因识别、解法生成与动态匹配:猿力负责教学合规性审查,deepseek-r1模拟多路径试错,双模型实时咬合输出个性化反馈。

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如何利用小猿ai与自研猿力大模型的融合功能辅导孩子学习

想让小猿AI真正理解孩子错题背后的思维断层,而不是只给个答案,就得弄清它怎么把猿力大模型和DeepSeek-R1拧成一股劲——这俩模型不是简单拼在一起,而是各司其职、实时协同。

识别错因:先让猿力大模型“盯住教学红线”

孩子用小猿AI学习机T4双摄像头拍下一张满是涂改的数学卷子→系统0.8秒内完成区域分割,把第5题单独切出来。

猿力大模型立刻启动安全过滤:检查解法是否符合课标要求、步骤是否跳步、单位是否遗漏、符号是否混淆。它像一位坐在旁边的特级教师,盯着你每一步有没有踩教学红线。

【猿力大模型不处理纯推理类问题】比如“如果地球停止自转,赤道海水会往哪流”,这类超纲物理推演它会主动拒绝回答,转而引导:“我们先巩固下‘惯性’这个知识点,要不要看一段动画?”

生成解法:再让DeepSeek-R1模拟人类试错路径

方法一:在小猿口算App里批改一道含参数的二次函数最值题时,DeepSeek-R1会生成三版解法草稿——第一版用顶点公式硬算(适合基础薄弱学生),第二版引入分类讨论(适配中等生),第三版叠加图像动态缩放(面向拔高需求)。

方法二:孩子手写一道分式方程后,DeepSeek-R1快速跑通12种可能解法路径,标记出其中3条存在“隐含条件未检验”的风险点。

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这一步不需要手动选择——小猿学练机R1型号实测显示,双AI引擎3秒完成学情诊断后,系统自动锁定孩子最近7次同类题的错误模式,决定用哪套逻辑展开讲解。

动态匹配:双模型实时咬合输出个性化反馈

第一步:孩子把试卷放在小猿AI学习机T4前,双摄像头自动定位,精准“看见”纸笔书写与答题进度。

第二步:高灵敏麦克风阵列捕捉孩子语音提问,大模型同步进行意图识别与情境分析。

第三步:猿力大模型从DeepSeek-R1生成的多版解法中挑出最匹配当前学情的那一版呈现,并用撕角拼平、平行线截角等三四年级能懂的具象方式回应。

第四步:若孩子追问“为什么这里要讨论a>0”,AI超拟人老师3.0立即调取动态知识图谱,弹出韦恩图对比不同参数范围下的函数图像变化趋势。

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